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基于三维高斯溅射的建筑三维重建与细节本发明提供基于三维高斯溅射的建筑三维通过结合先进的图像补全技术和三维高斯溅射2三维高斯溅射建模模块，用于从多视角图像中生成稀疏三维点云三维模型优化与密度控制模块，用于优化三维模型的密度分布，确保模2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述无人机图像采集模块能够绕建筑飞6.一种基于三维高斯溅射的建筑三维重建与细节补全的方法，基于权利要求1_5任意S2，从多视角图像中使用结构化运动生成稀疏三生成器采用全卷积网络结构，以补全缺失图像区域；鉴别器34本发明提供一种基于三维高斯溅射的建筑三维重建与细节补全系统，该系统包5[0025]特别是在处理高反射和透明材料时，能够有效避免点云6[0041]结合图1图9所示，本发明提供基于三维高斯溅射的建筑三维重建与细节补全系[0042]所述无人机图像采集模块能够绕建筑飞行，确保从多个角度获取完整的图像覆[0043]所述三维高斯溅射建模模块中的稀疏三维点云生成过程通过相机位姿和图像匹[0044]所述图像补全与细节增强模块采用生成对抗网络（GAN通过生成器和鉴别器的71.无人机图像采集8经过三维高斯溅射和图像补全的联合处理后，生成包含细节的玻璃幕墙三维模9失函数用于衡量生成模型与真实图像之间的差异。最终确保模型在所有视角下都F(X)=O(W*X+b)信息：为了在补全过程中利用更广泛的上下文信息，生成器网络采用扩展卷积（Dilated表示对k进行求和；x[i+r·k]：输入序列x在位置i+r·k的值，生成图像之间的差异。对抗训练的目标是最小化生成器和鉴别器之间的损失。损失函数：GAN的损失函数由生成对抗损失和像素级别的重建损失组成，以确保生成图像的真实性和外观和细节上无法区分。为平衡重建损失和对抗损失的超参数，用于调整两者的相对权[0104]其中pi是第i个视角下生成的模型，wi是该视角的重要性权重，最终生成的模型从采集的多视角图像中使用SfM技术生成稀疏三维经过三维高斯溅射和图像补全的联合处理后，生成包含细节的玻璃幕墙三维模从采集的多视角图像中使用SfM技术生成稀疏三维经过三维高斯溅射和图像补全的联合处理后，生成包含细节的玻璃幕墙三维模

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