基于神经辐射场的SAR图像高效三维重建方法

来源：计算机测量与控制杂志2025年第9期北京时间：

作者：汪章怀,薛丰利,刘开雨

单位：中国科学院空天信息创新研究院航天微波遥感系统部

摘要：为了解决合成孔径雷达（SAR）图像三维重构中数据集稀缺、重构精度不足等问题，针对SAR图像处理，提出了一种基于神经辐射场（NeRF）模型的三维重构方法。首先采用双向解析射线追踪（BART）方法生成SAR仿真数据集，并利用ColMap工具获取相机姿态和稀疏重构数据。在数据处理方面，应用图像增强、散斑噪声抑制和旁瓣抑制等技术，确保输入数据的高质量。基于高质量数据，训练NeRF模型实现建筑物的三维重构，尤其在柱体和楼梯中圆盘状结构的细节恢复上表现突出。实验中，光学仿真模型的比例为高:长:宽=7.3:4.55:1，最终重构模型的比例为高:长:宽=7.874:5.058:1，误差在6%以内。实验结果表明，所提方法能够较好地恢复建筑物的主要轮廓和结构特征，尤其是在柱体部分的重建精度较高。尽管地基部分的重建精度有待进一步提升，但整体方法为SAR建筑物图像在三维重构中的应用提供了新的思路与技术支持。

关键词：合成孔径雷达;三维重构;神经辐射场;图像增强