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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于外极线变换器与隐式神经优化增强的MVSNet网络的多视图三维重建方法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：CN119991966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510171881.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于外极线变换器与隐式神经优化增强的MVSNet网络的多视图三维重建方法是由肖瑾;宋博洋;时家齐;胡晓光设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于外极线变换器与隐式神经优化增强的MVSNet网络的多视图三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于外极线变换器与隐式神经优化增强的MVSNet网络的多视图三维重建方法，属于计算机视觉中多视图三维重建技术领域，其网络模型基本流程是基于外极线变换器强化MVS模块的深度粗略估计、基于隐式神经优化模块的深度超分辨、基于增强高斯‑牛顿模块的深度细化。本发明所提方法解决现有技术在重建效率和重建质量两者间平衡失范而引发的各种问题，能显著提高预测深度图与重建点云质量，同时占用内存较少，且相比于其他基于学习的渐进细化式MVS方法推理速度更快，由此为高精度、高完整性、高效率的三维重建提供一种行之有效的技术方案。

本发明授权一种基于外极线变换器与隐式神经优化增强的MVSNet网络的多视图三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于外极线变换器与隐式神经优化增强的MVSNet网络的多视图三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取目标场景的多视图图像集，每次从中选取一张作为参考图像并为其选取图像夹角最小的N-1张源图像，以该N张图像作为输入；将全分辨率参考图像和源图像输入到嵌有视图内外极线变换器的情景感知特征提取器，得到参考图像和源图像的四分之一分辨率特征图，即参考特征图与源特征图； 步骤S2：通过可微分单应性变换，将N-1张源特征图映射到参考相机视锥中以若干深度假设划分的前向平行平面上；计算参考特征图和扭转后源特征图之间的组间相关相似度，形成N-1个相似度体积；通过嵌有视图间外极线变换器的视图聚合模块，将相似度体积聚合为一个统一的匹配代价体；使用3DCNN对代价体进行正则化操作，得到沿深度方向的概率体；再通过深度回归操作，从概率体中计算出四分之一分辨率深度图； 步骤S3：构建一个隐式神经优化模块，实现深度图超分辨过程，以四分之一分辨率像素坐标、半分辨率像素坐标、四分之一分辨率深度图、全分辨率参考图像为输入，输出优化后的半分辨率深度图； 步骤S4：采用步骤S1中所述情景感知特征提取器代替传统高斯-牛顿模块中使用的特征金字塔，从而构建一个增强高斯-牛顿模块；使用该模块对半分辨率深度图进一步细化，得到最终深度图，大小仍为半分辨率； 步骤S5：更换参考图像，重复上述步骤，直至获取目标场景全部图像对应深度图。

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