融合单目先验信息的快速神经隐式表面重建算法
Fast neural implicit surface reconstruction algorithm with monocular priors
广东工业大学 a. 信息工程学院; b. 通感融合光子技术教育部重点实验室; c. 广东省信息光子技术重点实验室; d. 集成电路学院, 广州 510006
摘要
近年来，神经隐式表面重建方法已成为多视图三维重建的热门技术。然而，现有的方法存在一些缺点，主要表现在训练时间较长，其主要原因有两个：首先，相机与物体表面之间存在大量空旷区域，而这些区域的信息对最终的重建质量贡献较低；其次，每个射线样本都需要通过庞大的多层感知器（MLP）进行查询，这导致训练时计算负担过重，影响效率。此外，在进行三维重建时，由于缺乏几何约束，导致重建结果不够理想。为了解决这些问题，提出了FM-NeuS算法：在射线行进时，使用跳过空区域和在遮挡区域终止射线的策略，以减少每条射线上采样点的数量，从而加速模型的训练；采用融合多分辨率哈希编码的轻量型MLP，加快采样点的查询效率，减少训练时间，并提升重建物体的表面细节；利用单目先验知识约束表面几何，以提高重建质量。大量的实验证明，该方法能够产生高质量的表面，并且其训练速度比NeuS快20倍。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62373112)
广州市科技攻关资助项目(202206010104)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0270
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1570-1575
文章编号: 1001-3695(2025)05-038-1570-06
发布历史
[2025-05-05] 印刷出版
引用本文
吴锦湖, 杨晓君, 王靖. 融合单目先验信息的快速神经隐式表面重建算法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (5): 1570-1575. (Wu Jinhu, Yang Xiaojun, Wang Jing. Fast neural implicit surface reconstruction algorithm with monocular priors [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (5): 1570-1575. )
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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