基于改进 的NeRF 技术对文物三维重建技术革新与实践探索

摘要：三维重建技术Nerf为文物保护开辟新路径，利用三维重建技术生动呈现古建筑与文物细节，依据三维模型能深入分析文物受损状况，制定科学修复方案，提高修复准确性与效率。

关键词：三维重建；Nerf；高精度；修复

一、引言

NeRF 在文物三维重建中优势显著。文物往往具有复杂细节与独特纹理，传统重建方法难以精准还原， 通过对大量图像学习，能有效捕捉文物细微特征，重建出逼真模型。如对敦煌壁画的重建，可清晰呈现壁画中人物服饰纹理、面部表情等细节；对云冈石窟佛像重建，能精确还原佛像造型与表面雕刻工艺，为文物研究、保护与展示提供高质量数字模型。

二、研究目标与创新点

2.1 研究目标

利用改进的NeRF 技术，克服其在文物三维重建中面临的计算资源消耗大、模型局部修复困难等问题，实现高效、精准且具备局部修复能力的文物三维重建，提升文物数字化保护水平。

2.2 创新点阐述

创新采用八叉树分区策略，对大规模场景进行合理划分，降低计算复杂度，实现并行轻量化重建。结合并行计算与分布式计算技术，优化计算过程，大幅提高计算效率，减少对硬件资源依赖。提出基于八叉树分区的模型局部修复机制，增强模型对文物局部受损情况的修复能力，提高重建模型实用性。

三、相关理论与技术

3.1 传统三维重建方法介绍

传统三维重建方法多样。结构光三维重建利用投影仪投射特定结构光图案到物体表面，相机从不同角度拍摄，根据图案变形计算物体表面三维信息，精度较高，但对环境光敏感，测量范围有限。激光扫描三维重建通过发射激光束并测量反射光时间或相位差获取物体表面距离信息，构建三维模型，适用于大型物体测量，精度高，但设备昂贵，对复杂形状物体扫描存在数据缺失问题。

3.2 基于深度学习的三维重建发展历程

基于深度学习的三维重建尝试利用卷积神经网络处理图像数据预测物体形状，但重建效果有限。随着技术发展，生成对抗网络、变分自编码器等被引入，提升重建模型质量与多样性。NeRF 的出现带来重大突破，通过将场景表示为连续函数，实现从多角度图像精确重建三维场景，推动基于深度学习的三维重建技术广泛应用于文物保护等领域。

3.3 NeRF 网络结构与工作机制

神经辐射场是一种基于深度学习的三维重建技术。其核心是利用多层感知机对场景的体积密度和颜色分布进行建模。输入为从不同视角拍摄场景的 2D 图像以及对应的相机位姿信息，将空间中某点的坐标及其观察方向编码为 5D 向量输入 MLP，经多层非线性变换，输出该点处的体积密度和颜色信息。通过体渲染技术，将沿光线的各点密度和颜色信息累积，生成对应视角的 2D 图像，迭代优化模型参数，使渲染图像与输入图像尽可能相似，从而实现从稀疏 2D 图像构建高逼真 3D 模型。NeRF 网络主要由多层感知机构成。输入空间点坐标 （x， y， z） 及其观察方向 （θ， φ） 组成的 5D 向量，经多层全连接层非线性变换，输出该点的体积密度 σ 和颜色信息 （cr， cg， cb）。网络通过大量图像数据训练，调整参数使渲染图像与真实图像误差最小化，学习场景中复杂几何与外观信息。

四、改进 NeRF 技术的方法研究

八叉树是一种空间数据结构，将三维空间递归划分为八个子空间。每个节点代表一个立方体区域，若节点包含多个对象或区域复杂，则继续划分子节点，直到每个子节点满足特定条件（如仅包含一个对象或区域足够简单）。构建八叉树时，从根节点开始，根据物体分布不断细分，能有效组织空间数据，提高空间查询与处理效率。

将八叉树应用于体素采样，根据文物场景复杂程度构建八叉树结构。在体素采样时，优先对八叉树中包含更多有效信息的节点区域进行采样，减少对简单区域采样，降低采样数量与计算量。不同区域可并行处理，实现并行轻量化重建，提高重建效率，降低计算资源需求。设计基于多线程与 GPU 并行计算的算法。多线程技术将计算任务划分为多个线程，在多核 CPU 上并行执行，提高 CPU 资源利用率。针对 计算中矩阵运算等密集型任务，利用 GPU 强大并行计算能力，将数据并行分配到 GPU 多个计算核心处理，加速计算过程。例如，在计算光线与体素交点时，多线程可同时处理不同光线组，GPU 并行计算每个交点处的密度和颜色信息。

基于八叉树分区，当文物局部受损需修复时，可定位到受损区域对应的八叉树节点。通过调整该节点及相关子节点的参数，针对性对受损局部进行重建修复。利用局部区域的历史数据或相似文物区域数据作为参考，优化局部模型参数，使修复后的局部与整体模型自然融合。

五、结论与展望

针对文物三维重建难题，改进 NeRF 技术通过八叉树场景分区、并行计算优化及模型局部修复机制，有效降低计算资源消耗，提高重建效率与质量，增强模型局部修复能力。但研究中仍存在不足，如在极复杂光照环境下重建精度有待进一步提高，对超大规模文物场景处理能力还可提升。未来研究可探索更先进光照建模方法，结合更高效分布式计算技术与新型神经网络结构，持续优化改进 NeRF 技术，拓展其在文物保护及其他领域应用，为文化遗产数字化保护与传承做出更大贡献。

经费支持：浙江省省属高校基本科研业务费专项资金资助：浙江省古物文化数字传播中计算机视觉技术的创新应用（Y202402）

参考文献：

[1]刘丽梅;秦安泰山庙明清古建筑群调查研究[D];西北师范大学;2021年

[2]洪道宁;基于构件法的石塔营造和主动式预防性保护研究[D];东南大学;2021年

[3] 程斌 ， 杨勇，徐崇斌，等.基于NeRF的文物建筑数字化重 建[J]. 航天返回与遥感，2023，44（1）：40-49.