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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于人眼感知的三维高斯泼溅新视角合成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120107447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510592346.3，技术领域涉及：G06T15/20；该发明授权一种基于人眼感知的三维高斯泼溅新视角合成方法是由倪张凯;周泓碧设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人眼感知的三维高斯泼溅新视角合成方法在说明书摘要公布了：本发明属于新视角图像生成领域，提出了一种基于人眼感知的三维高斯泼溅新视角合成方法。包括以下步骤：步骤1训练数据处理；步骤2初始化3DGS；步骤3双分支渲染；步骤4密度控制；步骤5场景自适应深度重初始化。本发明方法获得的高斯基元分布符合人眼感知特性；本发明提出的克隆基元不透明度衰减机制能够在保持模型重建质量的基础上，大幅降低重建所需的高斯基元数量，达到了更好的质量与效率的平衡；本发明基于感知的高斯基元分布策略，即使在大规模城市场景中也能鲁棒的提升重建质量和效率，能够根据场景自适应的调整增密策略。

本发明授权一种基于人眼感知的三维高斯泼溅新视角合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人眼感知的三维高斯泼溅新视角合成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1训练数据处理 输入一组三维场景的多视角二维图像，通过SfM算法估计每张图像的相机位置，并利用感知敏感度提取获得每张图像对应的敏感度图，最终输出训练数据； 步骤2初始化3DGS 使用通过SfM算法得到的初始点云初始化3DGS高斯基元椭球，并初始化高斯基元椭球的所有参数； 步骤3双分支渲染 基于步骤2得到的3DGS模型，将3D高斯基元投影到2D，完成渲染过程，渲染支路包括两个分支：颜色分支和敏感度分支；其中，颜色分支渲染场景RGB图，敏感度分支渲染敏感度图； 计算模型的整体损失函数，学习场景的颜色、几何和感知建模； 步骤4密度控制 利用自适应密度控制和敏感度指导的增密对模型进行密度控制； 步骤5场景自适应深度重初始化 通过高斯基元敏感度的学习情况判断场景初始点云是否稀疏，以自适应的对训练过程中高斯基元的位置分布进行优化，避免初始位置错误的高斯基元误导后续训练； 所述步骤3具体如下： 步骤3.1渲染RGB图 利用3DGS模型和可微瓦片光栅化渲染RGB图像； 步骤3.2渲染敏感度图 敏感度分支通过学习的方式将多视角敏感度信息从二维图像映射到三维高斯基元，并约束每个基元覆盖空间范围的敏感度统一；通过每个基元的敏感度参数和可微瓦片光栅化渲染出场景的敏感度图： 其中，为渲染的敏感度图在像素u的值，σ为sigmoid函数，为三维高斯基元在视角v下椭圆形透明的权重，∈i为可学习的感知参数； 步骤3.3计算损失 在优化过程中，利用颜色和敏感度两个渲染分支的损失共同监督模型训练； 对于颜色分支，采取和原始三维高斯泼溅一致的损失函数，通过L1损失和结构一致性损失加权求和获得； 对于敏感度分支，采用二元交叉熵损失监督，使得渲染的敏感度图和对应的真实敏感度图一致；敏感度损失具体定义为： 最终，模型的整体损失函数通过颜色损失和敏感度损失的加权求和得到： 其中，λS为敏感度损失的权重； 步骤3.4更新3DGS参数 在每一轮训练计算损失后，通过反向传播计算梯度更新模型参数。

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