基于神经隐式场的模糊多视图三维重建

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摘 要：基于神经隐式表面的重建方法因其能高保真地重建场景而受到广泛关注。然而，这些研究主要集中在理想输入的重建上，对于模糊输入重建效果并不理想。为了解决以上问题，提出了Deblur-NeuS，一种基于神经隐式场的模糊多视图三维重建方法。通过引入模糊核预测模块和隐式位移场来模拟模糊过程以重建模糊视图和表面，并为模糊表面增加模糊点云监督，优化隐式表面的学习。（剩余14475字）

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