买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国测绘科学研究院申请的专利稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法及装置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：CN120782937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511239998.5，技术领域涉及：G06T15/20；该发明授权稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法及装置是由蒋嘉迅;王庆栋;张力设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明的一种稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法及装置，属于计算机视觉中的三维重建技术领域，方法包括步骤：采集稀疏视角图像；基于深度学习的多视角立体视觉模型对稀疏视角图像生成几何一致的深度图，将深度图转换为点云并融合得到密集点云；采用体素引导的最远点采样对密集点云进行采样，得到初始化点云，构建三维高斯场；通过增强几何渲染器对三维高斯场进行渲染，得到渲染深度和渲染法线；构建多层级几何正则化损失函数，并对三维高斯场进行优化；基于形状‑尺度约束准则和两阶段自适应不透明度约束策略对三维高斯场进行优化调整，得到优化后的三维高斯场。本发明解决了稀疏视角下3D高斯泼溅的初始化失效、几何监督不足和基元失控问题。

本发明授权稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，采集稀疏视角图像，所述稀疏视角图像是指在实际应用场景中采集的、数量极其有限的目标场景图像； 步骤S2，基于深度学习的多视角立体视觉模型对稀疏视角图像生成几何一致的深度图，将所述深度图转换为点云并融合得到密集点云； 步骤S3，采用体素引导的最远点采样对所述密集点云进行采样，得到初始化点云，基于所述初始化点云构建三维高斯场； 步骤S4，通过增强几何渲染器对所述三维高斯场进行渲染，得到渲染深度和渲染法线；构建多层级几何正则化损失函数，并对所述三维高斯场进行优化，所述多层级几何正则化损失函数包括MVS深度损失、单目深度损失、单目法线损失及深度-法线一致性损失； 步骤S5，基于形状-尺度约束准则和两阶段自适应不透明度约束策略对所述三维高斯场进行优化调整，得到优化后的三维高斯场； 所述步骤S3，包括如下步骤： 步骤S31，对密集点云采用体素引导的最远点采样方法进行采样，得到初始化点云； 步骤S32，基于所述初始化点云构建三维高斯场，其中，所述三维高斯场由多个高斯基元组成，每个高斯基元的参数包括中心位置、缩放因子、旋转四元数、不透明度值及颜色特征； 步骤S31中，所述体素引导的最远点采样方法包括： 步骤S311，将密集点云所在场景进行体素化处理，划分多个体素单元； 步骤S312，计算每个体素单元内的点密度，所述点密度为体素单元内包含的点云数量与该体素单元体积的比值； 步骤S313，根据所述点密度为每个体素单元分配逆采样率，其中，点密度高的体素单元分配较低的采样率，点密度低的体素单元分配较高的采样率； 步骤S314，在每个体素单元内，按照分配的逆采样率执行最远点采样算法，得到所述初始化点云。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国测绘科学研究院，其通讯地址为：100830 北京市海淀区莲花池西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。