基于深度正则化的三维高斯人体重建算法
3D Gaussian human reconstruction algorithm based on depth regularization
上海理工大学 健康科学与工程学院, 上海 200093
摘要
现有多视图三维人体重建方法由于缺少额外几何约束和先验知识，从而导致重建结果在质量和完整性等方面表现较差。针对上述问题，提出了一种应用于稀疏视图的三维高斯重建算法DHGS。首先，结合多视图关节重投影和交并比误差改进人体模型参数估计方法，使用准确的人体先验初始化三维高斯模型；其次，提出一种引入深度估计模型的自适应深度调整模块，通过可微光栅化渲染实现深度正则化，利用人体和深度先验知识增强重建的几何一致性；最后，在优化过程中合成伪视图来执行额外几何约束。在ZJU-MoCap、GeneBody和DNA-Rendering数据集上的实验结果表明，DHGS算法重建图像的峰值信噪比达到26.13dB、24.87dB和25.25dB，相较于原算法3DGS分别提升27.3%、32.6%和17.4%。实验验证了算法的有效性，DHGS模型训练5分钟即可实时渲染高质量的三维人体图像。
基金项目
国家科技部资助项目(G2021013008)
上海市科学技术委员会资助项目(18070503000)
上海理工大学医工交叉重点资助项目(1020308405,1022308502)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0368
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第6期
发布历史
[2025-03-06] 优先出版
引用本文
丁世豪, 何宏. 基于深度正则化的三维高斯人体重建算法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0368. (Ding Shihao, He Hong. 3D Gaussian human reconstruction algorithm based on depth regularization [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0368. )
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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