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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开了一种基于组别编码的三维高斯表征场景分割方法，涉及计算机视觉三维场景分割和计算机图形学神经渲染技术领域，解决了基于点云表征的场景分割方法成本较高且精度、效率较低的技术问题，其技术方案要点是首先对三维高斯训练集中的真实图像进行预处理，得到二维分割GT图像；对三维高斯添加组别编码属性，根据三维高斯的颜色属性和组别编码属性进行计算得到渲染图像和实例特征组别图像；对渲染图像与真实图像的损失进行计算，并对实例特征组别图像与二维分割GT图像的损失进行计算，根据损失对三维高斯的形状属性、颜色属性和组别编码属性进行优化，得到优化后的三维高斯；基于三维空间邻域整合方法对优化后的三维高斯中特征相似的高斯进行聚合，得到聚合组别高斯；通过三维先验方法对聚合组别高斯进行分割和过滤，得到最终的分割结果。通过三维高斯表征科研得到更好的成像质量和平滑物体表面，并且通过组别编码操作可以得到更细粒度的分割结果和较好的分割效率。
主权项：1.一种基于组别编码的三维高斯表征场景分割方法，其特征在于，包括：步骤S1：对三维高斯训练集中的真实图像进行预处理，得到二维分割GT图像；步骤S2：对三维高斯添加组别编码属性，根据三维高斯的颜色属性和组别编码属性进行计算得到渲染图像和实例特征组别图像；步骤S3：对渲染图像与真实图像的损失进行计算，并对实例特征组别图像与二维分割GT图像的损失进行计算，根据损失对三维高斯的形状属性、颜色属性和组别编码属性进行优化，得到优化后的三维高斯；步骤S4：基于三维空间邻域整合方法对优化后的三维高斯中特征相似的高斯进行聚合，得到聚合组别高斯；步骤S5：通过三维先验方法对聚合组别高斯进行分割和过滤，得到最终的分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于组别编码的三维高斯表征场景分割方法
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