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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种高精度三维场景与物体重建方法、系统、设备及介质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：CN120411346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510307866.5，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种高精度三维场景与物体重建方法、系统、设备及介质是由袁霞;武相宇;袁海;郭文武设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高精度三维场景与物体重建方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高精度三维场景与物体重建方法、系统、设备及介质，属于计算机视觉技术领域中的三维场景重建，其目的在于解决现有技术存在三维场景重建质量不高的技术问题。其包括计算相机外参、确定最贴近场景表面采样点的坐标和颜色、参数更新优化以及生成场景几何模型与渲染图，其基于SDFMLP网络、ColorMLP网络并结合高斯溅射技术生成渲染图，并利用生成的渲染图和真实图对高斯基元、SDFMLP网络、ColorMLP网络进行参数优化，并利用参数优化后的高斯基元、SDFMLP网络、ColorMLP网络最终生成了高精度的场景几何模型、高保真度渲染质量的新视角图像，有效解决了三维重建过程中几何精度与渲染质量不可兼得的技术难题，显著提高三维场景的重建质量。

本发明授权一种高精度三维场景与物体重建方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种高精度三维场景与物体重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，计算相机外参； 根据真实图像计算相机外参，真实图像包括真实深度图和真实RGB图； 步骤2，确定最贴近场景表面采样点的坐标和颜色； 在每帧真实RGB图的像素上进行光线投射，将光线上采样范围内的最贴近场景表面采样点坐标输入到SDFMLP网络中，SDFMLP网络输出最贴近场景表面采样点的SDF预测值以及特征向量； 将光线的方向、最贴近场景表面采样点坐标、SDF预测值的梯度、以及特征向量输入到ColorMLP网络中，ColorMLP网络预测最贴近场景表面采样点的辐射度，并得到最贴近场景表面采样点的颜色； 步骤3，参数更新优化； 利用最贴近场景表面采样点的坐标和颜色初始化高斯基元的位置、形状、不透明度λ、球谐函数，选取对应相机视锥体内的高斯基元，基于相机内参及步骤1计算得到的相机外参，将该视锥体内的高斯基元投影到相机的成像平面； 对投影到像素空间的高斯基元，根据每个高斯基元的不透明度λ与分布权重，对像素进行加权求和；使用球谐函数对高斯基元进行颜色建模，通过混合高斯基元的不透明度和颜色分布，生成最终的渲染图像，渲染图像包括RGB渲染图、深度渲染图和法线渲染图； 利用渲染图像、真实图像对高斯基元的位置、形状、不透明度λ、球谐函数属性以及SDFMLP网络、ColorMLP网络的参数进行更新优化； 步骤4，生成场景几何模型与渲染图； 逐层将网格点输入到优化后的SDFMLP网络，SDFMLP网络输出网格点的SDF预测值，并根据网格点的SDF预测值筛选出SDF预测值接近0的点；使用Marchingcubes算法从网格点的SDF预测值中提出网格表面，得到场景几何模型； 输入对应视角的相机内参、外参以及优化后的高斯基元的属性，保留对应视角相机视锥内的所有高斯基元，将该视锥内的高斯基元投影到相机的成像平面；对投影到像素空间的高斯基元，根据优化后的每个高斯基元的不透明度λ与分布权重，对像素进行加权求和；使用优化后的球谐函数对高斯基元进行颜色建模，通过混合高斯基元的不透明度和颜色分布，得到高保真度的新视角渲染图。

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