近日，摄影测量与遥感领域国际顶级期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing（ISPRS）发表了闫利教授课题组在神经辐射场重建方面的最新研究成果：“LiDeNeRF: Neural Radiance Field Reconstruction with Depth Prior Provided by LiDAR Point Cloud” 。ISPRS（中国科学院一区Top期刊）是摄影测量和遥感领域公认的顶级国际期刊，最新影响因子为12.7。本项目研究受到了湖北省重大科技项目（2021AAA010）、湖北珞珈实验室开放基金（220100053）、国家自然科学基金（42171416、42371451）资助。
论文简介：
神经辐射场（NeRF）技术是一种通过多视影像进行的真实世界场景的照片级重建技术，是目前国内外在智能场景重建领域的前沿研究方向。但目前现存的方法仅关注于场景构建在视觉上的影响，而忽略了在测绘与摄影测量领域中十分重视的场景几何精度。针对该问题，本论文研究并创新性提出了一种利用LiDAR点云的深度先验进行高几何精度的神经辐射场重建方法LiDeNeRF。
论文以点云和多视影像数据为基础，为实现高精度点云深度先验与影像信息在NeRF架构中的融合，首先将LiDAR点云投影到视图中并生成稀疏深度图，随后设计一种新的利用深度先验的多视图深度传播策略来提升稠密深度图的构建精度；进一步的，以深度图作为NeRF辐射场深度先验，创新性设计并引入了一种深度纠正模块来提升NeRF网络的深度估计精度，以达到同时提升视觉以及几何重建精度的目的。
图1 LiDeNeRF 的网络结构图
论文对所提出的方法进行了大量的实验验证，结果表明LiDeNeRF能够同时提高新视点合成的视觉效果以及三维场景的几何结构表达精度，达到与目前同类方法对比最优的重建结果。
图2 LiDeNeRF 深度估计部分对比实验结果（具有最小的Depth RMSE）
图3 LiDeNeRF 部分场景重建对比实验结果（红框内显示本文方法具有最优重建效果）
论文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0924271624000261
代码链接：
https://github.com/WPC-WHU/LiDeNeRF
来源：武汉大学测绘学院
排版：史凤玲
编审：综合办公室
