基于神经隐式场的模糊多视图三维重建
Blurry multi-view 3D reconstruction based on neural implicit field
重庆大学 计算机学院, 重庆 400000
摘要
基于神经隐式表面的重建方法因其能高保真地重建场景而受到广泛关注。然而，这些研究主要集中在理想输入的重建上，对于模糊输入重建效果并不理想。为了解决以上问题，提出了Deblur-NeuS，一种基于神经隐式场的模糊多视图三维重建方法。通过引入模糊核预测模块和隐式位移场来模拟模糊过程以重建模糊视图和表面，并为模糊表面增加模糊点云监督，优化隐式表面的学习。在测试阶段移除模糊核模块与隐式位移场，即可直接提取更清晰的几何表面。在模糊数据集上的实验结果显示，重建的表面质量以及图像渲染的质量都得到了显著提升。该方法增强了网络对模糊输入的鲁棒性，能从运动模糊图像中恢复几何表面细节。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0166
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 606-611
文章编号: 1001-3695(2025)02-039-0606-06
发布历史
[2025-02-05] 印刷出版
引用本文
徐紫慧, 王逸群. 基于神经隐式场的模糊多视图三维重建 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (2): 606-611. (Xu Zihui, Wang Yiqun. Blurry multi-view 3D reconstruction based on neural implicit field [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (2): 606-611. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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