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学习神经符号距离函数从三维点云的隐式滤波
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新型表面重建框架，利用神经隐式表达、立体匹配和特征保持来精细化表示几何形状，提高了复杂场景拓扑的重建鲁棒性。实验结果显示该方法在广阔场景网格重建方面表现出色。
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关键要点
- 提出了一种新型表面重建框架，结合神经隐式表达、立体匹配和特征保持。
- 使用有符号距离场和表面光场直接表示场景几何及外观。
- 通过优化多视角特征一致性和渲染图像的保真度来精细化几何形状表示。
- 提高了复杂场景拓扑的重建鲁棒性。
- 实验结果显示该方法在广阔场景网格重建方面表现优于现有最优方法，且无需输入蒙版。
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