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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于可信度驱动的可扩展多视图3D高斯泼溅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：CN120953464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511470884.1，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权基于可信度驱动的可扩展多视图3D高斯泼溅方法是由刘瑾;郭益豪;黄健;黄星儒;郑志文设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可信度驱动的可扩展多视图3D高斯泼溅方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可信度驱动的可扩展多视图3D高斯泼溅方法。本发明包含三个模块：基于多视图立体视觉索引的新视图初始化模块、感知约束深度推断模块和视角可信度高斯渲染模块；基于多视图立体视觉索引的新视图初始化模块得到初始低分辨率深度图及渲染图；感知约束深度推理模块通过对感知一致性的评估来获取可靠的深度估计值，从而有效应对源图像质量波动和场景几何复杂性带来的挑战；视角可信度高斯渲染模块在高斯推断过程中引入视角相关的可信度信息，以提升了渲染图像的保真度和方法的泛化能力。本发明在上述模块共同作用下，在新视角生成任务上表现优异，可广泛应用于虚拟现实、增强现实、影视特效制作等领域。

本发明授权基于可信度驱动的可扩展多视图3D高斯泼溅方法在权利要求书中公布了：1.基于可信度驱动的可扩展多视图3D高斯泼溅方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、收集了DTU、RealForward-Facing和TanksandTemples数据集； 步骤2、将DTU数据集划分为训练集和验证集，从RealForward-Facing数据集和TanksandTemples数据集中挑选部分数据作为额外的验证集，模型仅使用DTU数据集进行训练； 步骤3、数据预处理，将训练集和验证集的图像缩放到统一大小，并将其像素值归一化到[0,1]范围内，根据相机位姿计算数据集图像与待预测图像相机位姿之间的距离进行排序，并将距离最近的L张数据集图像作为输入； 步骤4、搭建用于进行新视角合成任务的神经网络模型，该神经网络模型包括基于多视图立体视觉索引的新视图初始化模块、感知约束深度推断模块和视角可信度高斯渲染模块； 步骤5、模型训练与推理，并保存效果最佳的模型权重； 步骤6、模型性能评估与结果分析； 所述的基于多视图立体视觉索引的新视图初始化模块包含两部分：MVS深度推理部分以及高斯基元推理部分； 所述的MVS深度推理部分具体实现如下： 1-1.使用特征金字塔网络从源视图中提取多尺度特征, 三个多尺度特征的维度分别为源视图尺寸的、、；大小为输入源视图尺寸的多尺度特 征被用于估计初始深度图； 1-2.在目标视图的视锥空间中对深度假设平面进行采样，其中； 1-3.所有源视图的多尺度特征通过可微分的单应性扭曲映射到目标视图，获取 源视图i到目标视图在采样深度d处的单应性矩阵，同时获取第i个源视图的多尺度 特征扭曲后得到的源特征Ⅰ；利用扭曲后的源特征Ⅰ并基于方差度量构建一个多视图代价 体；该代价体随后被输入到一个3DU-Net进行正则化处理，从而推断出目标视图的初始 深度图。

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