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Scene complexity dynamic perception for 3D reconstruction
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AI
DOI：10.1016/j.displa.2026.103391.png)
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摘要
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随着三维重建技术在众多领域的广泛应用，其高效实现已成为研究焦点。传统的三维重建方法在面对室内单场景和室外多场景时，常采用相对固定的模式，难以根据场景复杂度灵活调整。因此，本文提出一种基于场景复杂度动态感知的三维重建方法。首先，构建场景复杂度体系；其次，基于透明度和体积的二值掩码技术，筛选出场景中对重建贡献最小的点；随后，结合场景复杂度与八叉树结构实现空间动态流线化，在保证渲染质量的同时显著提升系统效率。我们在Mip-NeRF 360、Tanks&Temples和Deep Blending数据集上进行对比实验，结果表明，本方法在现有评价指标和视觉质量上均优于现有方法，验证了其有效性。
Keyword:
Scene complexity
3D reconstruction
Dynamic perception
Binary mask
期刊
IF:
3.4
论文数:
2.3K
被引数:
3.2K
机构
引用论文
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