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Morton Code-Based Geometry-Adaptive Surface Reconstruction
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OA
AI
DOI：10.3390/jimaging12060225.png)
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摘要
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神经隐式曲面表示在3D重建中取得了令人印象深刻的结果，但现有方法往往在平滑区域引入噪声或无法在复杂区域捕捉精细细节，这主要源于缺乏显式的空间结构建模。为解决这些局限性，我们提出了一种基于莫顿码的几何自适应曲面重建方法。通过将3D空间映射到八叉树遍历路径，该方法为重建过程提供了自然的空间结构先验。对于每个查询点，隐式八叉树生成一条独特的根到叶轨迹，产生空间自适应权重以调节多尺度几何特征。具体而言，低频粗特征在平坦区域占主导以抑制噪声，而高频细特征在边缘丰富的区域被激活以恢复复杂的几何形状。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现出竞争性能，尤其在重建尖锐特征和精细几何细节方面。
Keyword:
surface reconstruction
Morton code
octree encoding
hierarchical feature encoding
adaptive weights
期刊
J
IF:
3.3
论文数:
1.1K
被引数:
4.4K
机构
引用论文
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