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基于神经面元融合溅射学习的实时场景重建算法

目录

基于神经面元融合溅射学习的实时场景重建算法（1）．．．．．．．．．．．．4

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.4技术路线与论文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1场景重建基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2神经表示学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3面元模型方法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.4融合溅射学相关概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

基于神经表示与面元模型的实时重建框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.1整体系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2数据获取与预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.3基于深度学习的特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.4面元表示的构建与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

融合溅射学习的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.1溅射信号建模与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.2神经网络与传统模型的结合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.3基于溅射信息的约束优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.4学习过程与参数调整策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

实时场景重建算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.1基于神经面元表示的几何构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.2实时纹理映射与细节恢复．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.3基于融合模型的优化渲染流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.4算法性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

实验验证与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

6.1实验数据集与设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

6.2定量重建效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

6.3不同方法对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

6.4实时性与鲁棒性测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

7.1研究工作总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

7.2存在的问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

7.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

基于神经面元融合溅射学习的实时场景重建算法（2）．．．．．．．．．．．50

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．