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【三维重建】DRAGON: Drone and Ground GaussianSplatting for 3D Building Reconstruction
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从成像数据中重建三维建筑物是一项重要任务,适用于从城市规划到侦察等许多应用领域。NeRF 和高斯拼接等现代新视图合成(NVS)方法为以无监督方式从自然二维图像中开发三维模型提供了强大的技术。这些算法通常需要输入相关场景周围的训练视图,而在大型建筑物的情况下,通常无法获得所有摄像机仰角的训练视图。特别是,在大多数建筑物中,最容易获得的摄像机视点是近地(如手机)和空中(无人机)视点。然而,由于无人机和地面图像集在视角上存在显著差异,NVS 算法的必要步骤--相机注册--就会失败。在这项工作中,我们提出了一种名为 DRAGON 的方法,它可以将无人机和地面建筑图像作为输入,并生成三维 NVS 模型。DRAGON 的关键之处在于,NVS 算法本身可以通过感知正则化迭代程序外推中间高程图像,从而弥合两个高程之间的视觉特征差距并实现注册。我们使用 Google Earth Studio 编制了一个包含 9 个大型建筑场景的半合成数据集,并从定量和定性的角度证明,与基准策略相比,DRAGON 可以在该数据集上生成令人信服的渲染效果。
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