一种高鲁棒性神经辐射场多视角重构网络

汪骏; 李赞; 王和平; 孙怀木; 李俊磊

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一种高鲁棒性神经辐射场多视角重构网络

更新时间：2026-08-11

- 一种高鲁棒性神经辐射场多视角重构网络
- Vol. 23, Issue 4, Pages: 16-19+99(2025)
- 作者机构：
  
  国网电力空间技术有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP391.41;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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汪骏, 李赞, 王和平, et al. 一种高鲁棒性神经辐射场多视角重构网络[J]. 2025, 23(4): 16-19+99.
DOI：

汪骏, 李赞, 王和平, et al. 一种高鲁棒性神经辐射场多视角重构网络[J]. 2025, 23(4): 16-19+99. DOI：

摘要

神经辐射场在新视图合成领域取得了较好的效果，该技术通过训练视图与场景渲染图间的光度差学习场景中的颜色与密度场，利用足够多的视图集进行训练，可以从任意摄像机位置生成新视图。然而，现有方法受限于场景的几何与颜色特征，可能导致重建后的场景出现偏差，为此提出一种高鲁棒性神经辐射场多视角重构网络。给出一种网络结构，学习场景中的几何与颜色，以此预测颜色和深度联合概率分布梯度，用于规范场景中的几何与颜色信息，并通过引入模糊感知深度估计模块来处理单目深度分布的多模态性。在LLFF和DTU数据集上进行实验，结果表明，该方法提高了重建几何图形的质量，改善了对新视角重构的泛化性能，验证了方法的有效性。

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关键词

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