基于NeRF的航天领域研究分析  

作　　者：林帅 侯小波[1] 宋成照[1] 宫建华[1] 金小辉[1] 王海峰[1] 

机构地区：[1]北京航天拓扑高科技有限责任公司,北京100176

出　　处：《设备管理与维修》2024年第19期27-31,共5页Plant Maintenance Engineering

摘　　要：NeRF可以从稀疏的图像数据中学习场景的三维表示,进而生成高逼真度的图像。分析NeRF在航天图像增强方面的应用,可以提供更清晰、更详细的航天图像,帮助科学家和工程师更好地理解目标天体的特征和结构。NeRF在航天虚拟仿真与训练方面的潜在应用,可以提供可靠的实验平台,减少实际任务的风险和成本。通过NeRF对火箭模型进行三维重构,并横向对比其他重构方法,实验证明基于NeRF的方法准确率更高,具有巨大的潜力,可以推动航天工业的发展。

关 键 词：NeRF 神经网络 图像生成 航天领域 

分 类 号：V419[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]