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龙图腾网恭喜华侨大学申请的专利基于多尺度高斯球的动态场景重建方法及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：CN119991973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510480150.5，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于多尺度高斯球的动态场景重建方法及装置是由曾焕强;曾中伟;朱建清;陈婧;施一帆;龚鑫荣;蔡磊;林琦;郑惠洁;项文杰设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度高斯球的动态场景重建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度高斯球的动态场景重建方法及装置，涉及计算机视觉领域，包括：采用运动恢复结构算法对待重建的视频帧序列进行处理，生成稀疏点云，对稀疏点云进行初始化，生成3D高斯球集合；采用双域变形模型和自适应时间戳对3D高斯球集合进行处理，得到变形的3D高斯球集合；对变形的3D高斯球集合进行多尺度高斯处理，生成多尺度高斯球集合；对多尺度高斯球集合进行基于像素覆盖率的高斯筛选，得到优化后的多尺度高斯球集合；基于优化后的多尺度高斯球集合进行Alpha混合处理，重建得到抗锯齿动态渲染场景图像。本发明解决了目前动态场景重建的计算开销大且存在混叠效应等问题。

本发明授权基于多尺度高斯球的动态场景重建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度高斯球的动态场景重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待重建的视频帧序列，采用运动恢复结构算法对所述待重建的视频帧序列进行处理，生成稀疏点云，对所述稀疏点云进行初始化，生成3D高斯球集合； 采用双域变形模型和自适应时间戳对所述3D高斯球集合进行处理，得到变形的3D高斯球集合，具体包括： 引入自适应时间戳以缩放所述3D高斯球集合中的每个3D高斯球的归一化帧索引时间，得到缩放后的时间，如下式所示： ts＝λst+λb； 其中，ts表示缩放后的时间，t∈[0,1]表示归一化帧索引时间，λs和λb分别表示3D高斯球的时间缩放因子和基本因子； 基于输入所述缩放后的时间后的时变残差和双域变形模型对每个3D高斯球在参考时间时的基本属性进行动态建模，得到随所述缩放后的时间变形后的动态属性，如下式所示： Sts＝S0+Dts； 其中，Sts为3D高斯球的随所述缩放后的时间ts变形后的动态属性，S0为在参考时间t0时的3D高斯球的基本属性，属性包括中心位置、旋转信息和颜色信息，输入所述缩放后的时间后的时变残差Dts由时间域多项式与频率域傅里叶级数联合拟合，如下式所示： Dts＝PNts+FLts； 其中，为N阶多项式，n表示多项式中的第n阶，为第n阶的多项式系数，为L阶傅里叶级数，l表示傅里叶级数中的第l阶，为第l阶的正弦傅里叶系数和余弦傅里叶系数； 通过所述3D高斯球的随所述缩放后的时间ts变形后的动态属性得到变形的3D高斯球G′，并构建得到变形的3D高斯球集合Gi′表示第i个变形的3D高斯球； 对所述变形的3D高斯球集合进行多尺度高斯处理，生成多尺度高斯球集合；对所述多尺度高斯球集合进行基于像素覆盖率的高斯筛选，得到优化后的多尺度高斯球集合； 将所述优化后的多尺度高斯球集合投影到二维平面，生成对应的2D高斯在二维平面上的分布，并对由2D高斯在二维平面上的分布确定的2D高斯在二维平面上的单个像素点所包含的优化后的多尺度高斯球集合进行Alpha混合处理，重建得到抗锯齿动态渲染场景图像。

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