计算机应用研究

作者：黄道红,刘春玲,石磊,

单位：大连大学信息工程学院,辽宁大连116622；

关键词：三维重建,三维高斯溅射,点云增密,深度正则化,自适应密度控制,

基金：辽宁省教育基金资助项目(LJKZ1184)；大连大学2025年度学科交叉项目(DLUXK-2025-QN-025)；；

针对复杂室内场景中经典三维重建方法存在细节表征不足、边缘模糊、混叠伪影等问题，提出一种基于三维高斯溅射（3DGS）的复杂室内场景三维重建算法。首先提出前置点云增密网络对运动结构恢复的稀疏点云进行增密补全，构建高分辨率的增强3D高斯辐射场，提高对复杂场景细节部分的表征精度；随后引入场景的深度信息，设计了深度正则化损失函数，利用深度代价信息关联场景中不同深度的物体，解决结构尺度模糊问题；结合自适应密度控制策略动态优化辐射场参数，提高重建模型的精度和视觉效果。在tanks and temples和Mip-NeRF360数据集上的实验表明，该方法与传统3DGS相比，重建视图峰值信噪比分别提升了7.26%和5.03%，结构性相似和学习感知图像块相似度等指标均有改善，有效解决了三维数字图像重建中存在的精度不足和模糊混叠等问题，为室内设计、导航及数字化城市建设提供了技术支持。

来源：2026年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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