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室外大场景神经辐射场综述

图学学报 2024年

作者：董相涛马鑫潘成伟鲁鹏北京航空航天大学人工智能研究院北京邮电大学人工智能学院

对室外大场景进行三维建模，不仅可以完成实时的城市建图和漫游，还能为自动驾驶等提供技术支持。近年来，神经隐式建模的发展十分迅速，神经辐射场NeRF的出现更是将神经隐式建模推上了新的高度。NeRF凭借高质量渲染和任意角度渲染的特... 详细信息

对室外大场景进行三维建模，不仅可以完成实时的城市建图和漫游，还能为自动驾驶等提供技术支持。近年来，神经隐式建模的发展十分迅速，神经辐射场NeRF的出现更是将神经隐式建模推上了新的高度。NeRF凭借高质量渲染和任意角度渲染的特点，已经在可控编辑、数字化人体、城市场景重建等领域得到了广泛的应用。神经辐射场通过深度学习的方法从二维图片及其位姿中学习隐式三维场景，生成新视角图像。然而原始NeRF只能在有界场景下得到逼真的结果，在对室外大场景进行建模时，往往会面临无界背景、模型容量、场景外观等问题。为了将NeRF部署在室外大场景中，研究者们从多个角度进行改进，提出了多样的NeRF变种。本综述将首先介绍神经辐射场的背景，然后从室外大场景的难点切入，对各个难点的解决方法进行分析和讨论，最后对室外大场景NeRF目前的进展进行总结并对未来进行展望。

关键词：神经隐式表达神经辐射场新视角合成室外场景大场景

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基于新视角合成的视频摘要交互式浏览

电子学报 2015年第11期43卷 2263-2270页

作者：徐超聂勇伟葛红美周国富南京审计学院江苏南京210029 华南理工大学广东广州510006 武汉大学湖北武汉430072

方法大多仅在固定视角下对视频内容进行压缩,限制了视频内容的浏览空间,导致压缩后的视频内容相互碰撞和遮挡.最近的方法改变视频内容的时空关系,但导致摘要结果与原始视频的相似度降低.本文研究基于新视角合成技术的交互式摘要视频浏... 详细信息

方法大多仅在固定视角下对视频内容进行压缩,限制了视频内容的浏览空间,导致压缩后的视频内容相互碰撞和遮挡.最近的方法改变视频内容的时空关系,但导致摘要结果与原始视频的相似度降低.本文研究基于新视角合成技术的交互式摘要视频浏览算法,通过为视频内容构建新的观察视角,增加视频浏览空间,从本质上减少视频内容碰撞和遮挡的可能性.为完全避免碰撞现象,提出了特定视角下投影遮挡消除技术,仅需较小地改变视频内容的时空关系,保证摘要视频与原始视频内容的一致性.最后,为方便用户交互式浏览摘要视频,构建了观察视角自动生成算法,根据当前摘要内容实时推荐并调整到最优观察视角.实验结果和用户调查表明本文提出的交互式视频摘要算法能有效压缩视频冗余信息,提高了摘要视频准确度、易理解程度.

关键词：新视角合成交互式视频摘要浏览单张图片场景重建速度障碍法

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新视角合成方法研究

新视角合成方法研究

作者：蒋文娟上海交通大学

学位级别：硕士

新视角合成问题是计算机视觉及计算机图形学相结合的领域中的一个重要问题。所谓新视角合成,就是给定一系列相机或者单个可以移动的相机拍摄出一个三维场景的一组图片,由这些图片来合成新的视点下这个三维场景的图片,就像有个虚拟的相... 详细信息

新视角合成问题是计算机视觉及计算机图形学相结合的领域中的一个重要问题。所谓新视角合成,就是给定一系列相机或者单个可以移动的相机拍摄出一个三维场景的一组图片,由这些图片来合成新的视点下这个三维场景的图片,就像有个虚拟的相机在这个视点下拍摄的这个三维场景的图片一样。这样合成出来的新视点下的图片可以用在远程会议和三维单胶片电影。解决新视角合成问题的方法可以分为两类:场景重建和基于图像的绘制。本文主要从两个方向上来研究新视角合成:实时的新视角合成算法及高精度的新视角合成算法。实时的新视角合成算法的研究来源于上海交通大学与欧姆龙公司合作项目的新视角合成部分。继而又从提高精度的角度研究高精度的新视角合成算法。对于实时的新视角合成算法,本文着重研究了两种的基于图像的绘制的解决方案:视图变形和基于三视点张量的算法。这两种方法使用未定标的图像作为基图片,在不显式地得到场景的三维模型的前提下实现新视角合成。特征匹配是使用未定标的图像实现新视角合成的基础。特征匹配的好坏直接影响到新视角合成的结果。本文应用SIFT特征匹配算法并对其加以改进做了消除重匹配处理。视图变形的实验结果显示了算法的实时性且总体上效果突出。对于高精度的新视角合成算法,本文的研究主要集中在能量最小化框架下新视角合成上。能量最小化框架下的新视角合成算法由能量最小化实现三维场景重建的思路启发演变而来,它以图像及其对应的投影矩阵作为输入,从而避免了由最开始的特征匹配带来的误差及以后的误差放大效应。本文通过实验比较得出基于图分割的能量最小化算法不仅大大加快了获取能量全局最小值的速度,而且能获得更好的效果。

关键词：新视角合成基础矩阵三视点张量能量最小化图分割

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基于生成对抗网络的多视图生成方法研究

基于生成对抗网络的多视图生成方法研究

作者：卢育钦广东工业大学

学位级别：硕士

多视图生成(Multi-view Generation)是指通过给定物体的某个单视图来生成物体其他视图,是3D物体重构和检索、机器抓取等应用中的一个关键技术,成为近年来计算机视觉和机器人学等领域的一个研究热点。但当前的多视图图像生成方法还存在... 详细信息

多视图生成(Multi-view Generation)是指通过给定物体的某个单视图来生成物体其他视图,是3D物体重构和检索、机器抓取等应用中的一个关键技术,成为近年来计算机视觉和机器人学等领域的一个研究热点。但当前的多视图图像生成方法还存在对三维模型库的依赖大,受限于特定类别的生成,细节保留度低以及泛化能力差等问题。针对这些问题,本文从本征特征提取和特征空间分布的角度研究了基于生成对抗网络的多视图生成方法,利用对比学习训练适用于多视图生成场景的特征提取器,提取物体在3D空间中的本征信息,同时使特征均匀分布在特征空间中来获取全空间的完整特征表示,建立了以生成对抗网络为基础的多视图生成模型,实现了基于视角不变和均匀分布特征的多视图生成,有效提升了生成视图图像的质量,在与已有方法的对比中取得了较好的实验效果。本文的主要研究内容和创新点如下:(1)提出一种面向多视图生成的视角无关特征提取方法。通过提取视图的视角无关特征来获取各视图之间的共享3D信息,有助于生成模型从输入视图中获取最大参考信息进行视角转换生成。为获取视角无关特征,本文基于对比学习思想,将同一物体的不同视图视为正样本,通过使正样本的表征之间互信息最大化,使其在特征空间中相互靠近,达到提取视图间共有信息的目的。实验表明利用提出方法提取的本征特征更有利于提升生成视图的质量。(2)提出一种全空间特征学习方法。基于编码器-解码器结构的图像到图像转换方法通常受训练样本数量的限制而只能学习到某个子空间的特征,当在处理网络未见过的样例时,因未见样例的特征表示被编码到子空间之外而出现生成效果不佳的问题。针对这一问题,本文基于对比学习思想,将不同物体的不同视图视为负样本,施加约束使其在特征空间中相互远离且尽可能地均匀分布,达到实例区分的目的,同时实现对特征空间的完整探索,提高模型泛化能力。特征分布的可视化实验和消融实验验证了本方法的有效性。(3)提出一种基于视角不变和均匀分布特征的多视图生成方法。多视图生成任务可看成以目标视角为条件的图像到图像生成,本文基于条件生成对抗网络,采用视角无关特征提取方法和全空间特征学习方法实现对输入视图的本征信息提取,并获取完整的特征表示。接着结合目标视角标签生成经过视角转换后的视图,采用对抗训练的生成模块则在保留原视图的身份信息的基础上预测原视图中被遮挡部分的内容。在人脸和椅子的多视图生成实验中,本方法的有效性得到了验证。

关键词：生成对抗网络对比学习多视图生成新视角合成

基于视觉的人体姿态轨迹提取和人体新视图合成

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基于视觉的人体姿态轨迹提取和人体新视图合成

作者：修宇亮上海交通大学

学位级别：硕士

由于其在行为分析、动作识别以及复杂场景理解中的广泛应用,围绕人体姿态的相关研究是近几年计算机视觉研究的热点。其研究对象也从图像中的单人姿态,推进到视频中的多人姿态,而本论文研究的是视频中多人姿态跟踪问题。现有的方案主要... 详细信息

由于其在行为分析、动作识别以及复杂场景理解中的广泛应用,围绕人体姿态的相关研究是近几年计算机视觉研究的热点。其研究对象也从图像中的单人姿态,推进到视频中的多人姿态,而本论文研究的是视频中多人姿态跟踪问题。现有的方案主要可以分为自底向上的图分割方案以及自顶向下的先检测后跟踪方案:虽然自底向上的算法可以获得大致可以接受的结果,然而其超高的计算复杂度导致无法实现在线跟踪;而现有的自顶向下方案,由于人体姿态检测阶段都是基于单帧进行的,因此并不能充分挖掘视频时序信息的价值,而且其跟踪算法是一种局部求解,导致最终得到的关节点轨迹并不是全局最优解。针对这两点不足,我们提出了一种使用动态规划来进行人体关节点轨迹构建的方法,同时也提出了一种对轨迹进行在线融合去冗的后处理策略,这两者的有机结合,可以保证人体关节点跟踪“既准又快”。为了更好地分析理解视觉资料中的人,只估计出来人体骨架是远远不够的,除了肉体外形之外,人还有衣着纹理和毛发细节。因此在本文中,我们还探讨了如何从单一视角图像中推测人体的三维几何,以及利用单一视角图像合成其他新视角纹理。然而由于人体是非刚体——不同的身材、姿态、发型、衣着都会导致人体几何外形的变化,这使得人体三维几何估计要比普通刚体困难很多,而从单张照片合成其他任意视角图像的难度也因此水涨船高。之前的方法,有的是从单一视角图像中沿着像素流直接复制旧像素到新视角,但这种方法对于单视角中不可见的区域完全无能为力。也有的方法从颜色图像出发端到端地训图像生成器,但由于缺乏几何信息,这种方法生成的纹理通常看起来非常模糊缺乏立体感。为了解决这个问题,我们将两种方法合二为一,提出一种两阶段的新视图合成流水线:首先使用人体参数化模型来拟合原始单视图中的人像,并根据人像轮廓还原人体几何细节,然后我们设计了一种支持多输入通道的对抗生成网络,这个网络可以很好地修补纹理不完整的新视图,从而合成更加具有真实感且细节丰富的新视角图像。

关键词：计算机视觉人体骨架估计关键点跟踪三维人体模型估计新视角合成生成对抗网络

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实景图像运动变换算法研究

实景图像运动变换算法研究

作者：张毓良大连海事大学

学位级别：硕士

近年来自动目标识别技术在军事、工农业生产领域的应用越来越广泛,自动目标识别算法性能测试已经成为自动目标识别技术的关键问题之一。在实际性能测试过程中,由于经费、时间以及目标的非合作性和背景的复杂性限制,只能获得特定成像条... 详细信息

近年来自动目标识别技术在军事、工农业生产领域的应用越来越广泛,自动目标识别算法性能测试已经成为自动目标识别技术的关键问题之一。在实际性能测试过程中,由于经费、时间以及目标的非合作性和背景的复杂性限制,只能获得特定成像条件下的部分图像序列,因此需要设计算法根据已获得的图像序列来仿真生成指定成像条件下的图像序列,以供性能测试使用。本文的目的是设计一套实景图像运动特性变换系统,该系统能够根据一种飞行轨迹下拍摄的图像序列,生成指定轨迹下拍摄的图像。本文在对国内外相关文献分析的基础上,围绕论文目的,设计了实景图像运动特性变换算法,并给出了关键技术的解决方法,主要研究与工作内容如下： (1)设计了实景图像运动特性变换算法本文处理的图像和仿真生成的图像都是航拍图像,考虑到环境、成像设备以及拍摄姿态的影响,实景图像的运动变换算法的流程包括实景图像预处理、运动属性预估、全景图生成和新视角图像合成。 (2)给出了基于SIFT和改进的RANSAC的图像配准算法论文在深入研究SIFT算子和RANSAC算子的基础上,针对RANSAC算法剔除误匹配的阈值鲁棒性不足的问题,设计了具有自适应阈值的RANSAC算子,提高了算法的鲁棒性。为了使获得的匹配点集分布更加均匀合理,提高配准精度,本文提出了基于误差和对比度的特征点均匀分布算法,并且给出了理论论证,进行了仿真数据验证和实际数据的实验验证。 (3)设计并实现了序列图像全景图生成算法本文以高度为索引值,选择最少的图像,参与图像拼接,如果图像的拍摄角度较大,需要加入图像校正,这样可以降低图像的误差累计。 (4)实现了实景图像运动特性变换系统以VC6.0为开发工具,基于开放计算机视觉库(OpenCV),实现了系统流程中包含的各种算法。经测试表明：系统的各个模块都完成预期功能,性能稳定。

关键词：图像配准图像融合 RANSAC SIFT 新视角合成