一种基于自适应致密化的管网状结构三维重建方法

本发明涉及一种基于自适应致密化的管网状结构三维重建方法，包括：将管线网状结构多视角下的原始图像数据输入卷积神经网络提取关键点以及关键点匹配对，再基于特征度量优化对关键点的位置和相机位姿进行优化，最后通过SuperPoint输出稀疏点云；基于改进的3DGS进行管线网状结构的稠密重建，包括：基于稀疏点云获得高斯基元，通过曲率引导修正的自适应致密化策略对高斯基元进行致密化；对致密化后的高斯基元进行剪枝；通过多准则融合的点云层次化滤波框架，对剪枝后的高斯基元对应的点云数据依次剔除背景噪声、低密度噪点及离群点，实现管线网状结构的稠密重建。与现有技术相比，本发明具有高精度三维重建等优点。