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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于高斯溅射的低照度模糊图像3D场景重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121236305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511813088.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于高斯溅射的低照度模糊图像3D场景重建方法是由汪京龙;张锋;陈蕾;范雯怡设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高斯溅射的低照度模糊图像3D场景重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高斯溅射的低照度模糊图像3D场景重建方法，包括：S1.建立渐进迭代增强框架，在低光观测与目标亮度之间设置中间亮度锚点；S2.基于中间亮度锚点并结合直方图均衡化和伽马校正技术生成多个增强图像；S3.对增强图像进行快速去模糊处理；S4.构建基于3D高斯溅射的场景表示模型，结合噪声感知模块显式估计和抑制噪声；S5.重建的渲染图像作为下一亮度级别增强图像的去模糊先验，以执行去模糊处理操作，迭代优化直至达到目标亮度；S6.基于最终重建的3D场景生成高质量的新视角图像。本发明在保证重建质量的同时大大提升了渲染速度，实现了实时三维重建，且有效解决了低光环境下噪声放大问题。

本发明授权一种基于高斯溅射的低照度模糊图像3D场景重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高斯溅射的低照度模糊图像3D场景重建方法，其特征在于，包括： S1.建立渐进迭代增强框架，在低光观测与目标亮度之间设置个中间亮度锚点； S2.基于中间亮度锚点，对低光图像进行渐进式亮度增强，并结合直方图均衡化和伽马校正技术生成多个中间亮度级别的增强图像； S3.利用2D去模糊网络对增强图像进行快速去模糊处理； S4.构建基于3D高斯溅射的场景表示模型，结合噪声感知模块显式估计和抑制噪声； S5.将重建的渲染图像作为下一亮度级别增强图像的去模糊先验，对下一阶段增强图像执行S3步骤中的去模糊处理操作，迭代优化执行S4步骤及该S5步骤直至达到目标亮度； S6.基于最终重建的3D场景生成高质量的新视角图像； 所述S4步骤中基于3D高斯溅射的场景表示模型的具体构建流程包括： S41.在3D场景空间中基于Colmap算法点云初始化个3D高斯椭球体，每个高斯包含位置、协方差矩阵、不透明度和球面谐波编码的颜色； S42.通过设置指定相机参数，采用可微分光栅化技术将每个3D高斯椭球体投影到2D图像平面，并通过alpha混合公式计算最终像素颜色； S43.使用多层感知机网络以3D空间位置坐标和视角方向作为输入，构建连续的3D噪声场，对于每个像素，通过光线采样和体渲染技术从噪声场中计算得到对应的噪声值，最终生成与输入图像尺寸相同的噪声图； 此时还使用去模糊后的图像构建3D高斯溅射模型，用于通过多视角一致性约束进行场景重建； S44.将步骤S42中通过3D高斯溅射光栅化渲染得到的清晰图像与步骤S43中生成的噪声图进行逐像素相加操作，生成最终预测图像，然后与真实GT图像之间的重建损失函数优化模型参数，通过端到端的训练同时优化3D高斯参数和噪声估计网络参数。

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