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增强了三维重建的细节和清晰度 ( 映维网Nweon 2024年12月26日 )高效和准确的3D重建对于各种应用至关重要,包括增强现实和虚拟现实。尽管传统的多视点立体(MVS)系统已经成为基础,但在隐式3D场景建模中使用神经隐式场为处理复杂拓扑和连续曲面提供了新的可能性。 然而,神经隐式领域经常遭受计算效率低下、过拟合和对数据质量的严重依赖,限制了它们的实际应用。 针对所述问题,巴塞罗那大学的研究人员提出了一个增强的MVS框架,它集成了多视图360度图像,通过运动结构(SfM)和先进的图像处理进行点云密度化、网格重建和纹理化,从而实现了稳健的camera姿态估计。所述方法显著改进了传统的MVS方法,提供了更高的精度和精度。 另外,所开发的技术增强了三维重建的细节和清晰度,并在复杂场景重建中展示了卓越的计算效率和鲁棒性,
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