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基于神經(jīng)隱式場的模糊多視圖三維重建

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摘 要：基于神經(jīng)隱式表面的重建方法因其能高保真地重建場景而受到廣泛關(guān)注。然而，這些研究主要集中在理想輸入的重建上，對于模糊輸入重建效果并不理想。為了解決以上問題，提出了Deblur-NeuS，一種基于神經(jīng)隱式場的模糊多視圖三維重建方法。通過引入模糊核預(yù)測模塊和隱式位移場來模擬模糊過程以重建模糊視圖和表面，并為模糊表面增加模糊點云監(jiān)督，優(yōu)化隱式表面的學(xué)習(xí)。（剩余14475字）

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