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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于高斯可见性的3DGS新视图渲染质量提升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：CN120472067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510557443.9，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权一种基于高斯可见性的3DGS新视图渲染质量提升方法是由邓昊茹;王竹;徐振宇;钱家祥;黎莎;齐若伶;陈泓瑶设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高斯可见性的3DGS新视图渲染质量提升方法在说明书摘要公布了：本申请涉及三维重建技术领域。通过提供一种基于高斯可见性的3DGS新视图渲染质量提升方法，包括：对输入的多视角图像进行稀疏点云重建处理，生成初始3D高斯分布；对每个高斯进行可见性判断处理，过滤相对于视角不可见的高斯，得到可见性判断处理结果；根据可见性判断处理结果，对每个高斯在视图中的覆盖范围和贡献强度进行积分计算处理，生成高斯可见性权重；根据高斯可见性权重，对高斯进行分层处理，动态调整梯度累积策略，得到分层处理结果；整合分层处理结果，优化高斯致密化机制，生成细化的3D高斯分布；进行新视图渲染处理，输出无伪影的图像，以解决遮挡关系未被充分考虑、大尺寸高斯分裂能力不足以及场景表示与高频纹理失配的问题。

本发明授权一种基于高斯可见性的3DGS新视图渲染质量提升方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高斯可见性的3DGS新视图渲染质量提升方法，其特征在于，所述方法包括： 对输入的多视角图像进行稀疏点云重建处理，生成初始3D高斯分布； 基于当前迭代已有的3D高斯分布在二维视图的投影区域和高斯间的遮挡关系，对每个高斯进行可见性判断处理，过滤不可见的高斯，得到可见性判断处理结果； 根据所述可见性判断处理结果，对每个可见的高斯在视图中的覆盖范围和贡献强度进行积分计算处理，生成高斯可见性权重； 基于所述高斯可见性权重，对高斯进行分层处理，动态调整梯度累积策略，得到分层处理结果； 整合所述分层处理结果，优化高斯致密化机制，生成细化的3D高斯分布； 基于所述细化的3D高斯分布，进行新视图渲染处理，输出无伪影的图像； 其中，基于所述高斯可见性权重，对高斯进行分层处理，动态调整梯度累积策略，得到分层处理结果，包括： 基于所述高斯可见性权重，对高斯进行分层处理，生成高度可见高斯集合和低度可见高斯集合； 对所述高度可见高斯集合中的高斯，按原始梯度累积策略进行处理，生成高度可见梯度结果； 对所述低度可见高斯集合中的高斯，基于动态衰减系数进行处理，生成修正低度可见梯度结果； 整合所述高度可见梯度结果和所述修正低度可见梯度结果，调整优化梯度累积策略； 根据整合梯度结果，对场景中的高斯进行分裂或克隆处理，生成新的高斯填充场景中重建尚不充分的区域，包括： 基于所述整合梯度结果，对尺寸超过场景平均尺度的高斯进行分裂处理，保证场景中的过大高斯能够正确分裂以表征场景中的高频纹理区域； 基于所述整合梯度结果，对尺寸小于场景平均尺度的高斯进行克隆处理，保证有足够数目的高斯表征场景。

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