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文物建筑三维重建新方法—FS-NeRF

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针对文物建筑保护面临的三维重建挑战,文章研究开发了一种名为FS-NeRF的新模型.基于F2-NeRF模型,结合S3IM技术,通过神经辐射场(NeRF)实现高效的三维重建.利用手机影像数据,采用运动恢复结构(SfM)方法进行预处理,并引入透视扭曲和自适应空间划分技术,提高了模型的重建速度和质量.在对云南石钟山石窟数据集的实验中,FS-NeRF在训练效率、PSNR、SSIM和LPIPS等评估指标上表现出色,并在LLFF数据集中展示了其良好的泛化能力.研究表明,方法不仅提升了文物建筑重建的效率和质量,还为数字化保护和虚拟展示提供了新的解决方案.

刘家旺、谢晓尧、刘嵩

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贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室 贵州贵阳 550001

文物保护 计算机视觉 三维重建 COLMAP 神经辐射场

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.11.049

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(11)