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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于符号距离场的室内三维重建方法和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：CN116402943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310242343.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于符号距离场的室内三维重建方法和装置是由王锐;霍宇驰;朱璟森;鲍虎军设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于符号距离场的室内三维重建方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于符号距离场的室内三维重建方法和装置，在训练符号距离场网络和神经辐射场网络时，基于渲染图像与真实图像中像素值差值大的像素点对应的三维稀疏点云，引入细节矫正损失，同时配合基于渲染图像真实图像构建的整体监督损失，来优化符号距离场网络和神经辐射场网络，使得网络预测性能更强，能够顾高质量重现场景的几何形状和光照外观，同时能够防止室内场景内家具等细节的缺失。

本发明授权基于符号距离场的室内三维重建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于符号距离场的室内三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建符号距离场网络和神经辐射场网络，其中，符号距离场网络表示为符号距离函数，该符号距离函数定义为场景内任意三维点距离场景所有表面的距离中的最小值，几何预测结果表示为符号距离函数值，符号距离函数值为零表示为符号距离函数的零点；将场景中的三维点分别输入至符号距离场网络和神经辐射场网络进行几何预测和光照预测，依据几何预测结果和光照预测结果进行体渲染得到渲染图像； 依据相机参数和深度图计算场景的三维稀疏点云，计算渲染图像和作为监督标签的真实图像的逐像素误差，并筛选像素误差高的像素对应的目标三维稀疏点，利用符号距离场网络对目标三维稀疏点进行几何预测，并依据目标三维稀疏点对应的几何预测结果的绝对值来构建细节矫正损失； 依据渲染图像和作为监督标签的真实图像的逐像素误差构建整体监督损失，利用细节矫正损失和整体监督损失对符号距离场网络和神经辐射场网络进行参数优化； 利用参数优化的符号距离场网络和神经辐射场网络进行几何预测和光照预测，并依据几何预测结果和光照预测结果进行三维重建和体渲染； 其中，依据几何预测结果和光照预测结果进行体渲染得到渲染图像，包括：依据拉普拉斯表面分布的峰值点位于符号距离函数的零点，将符号距离函数与拉普拉斯表面分布的密度函数对应，依据对应关系和作为几何预测结果的符号距离函数值计算密度值，将密度值与光照预测结果进行数值积分，以将光照预测结果叠加得到每个像素的最终颜色值形成渲染图像； 其中，依据几何预测结果进行三维重建，包括：采用等值面提取算法对作为几何预测结果的符号距离函数值进行等值面提取，提取出符号距离场所定义的显式几何结构，并通过三角网格的形式进行重现。

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