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SDLKF: Signed Distance Linear Kernel Function for surface reconstruction
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DOI：10.1016/j.cag.2025.104361.png)
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摘要
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本文提出了一种新颖的显式表示方法用于多视图图像的表面重建，命名为Signed Distance Linear Kernel Function（SDLFK），该方法同时支持快速渲染和精确的表面重建。其关键思想是使用线性核函数拟合Signed Distance Function（SDF），该函数具有体素渲染的解析解而非数值近似。具体而言，线性核函数在椭球体内定义，并计算为到主平面的有符号距离。对于每条射线相交的椭球体，期望深度和透射率可通过具有封闭形式解的体素渲染计算得到。该过程允许在软表面和硬表面之间无缝切换，前者便于优化，后者确保精确重建。我们的评估表明，与当前最先进的方法相比，我们的方法在提高详细几何形状方面具有优势，同时保持快速和高保真渲染。
Keyword:
surface reconstruction
signed distance function
linear kernel
volume rendering
multi-view images
