[发明专利]一种基于神经网络的图像三维模型构建方法及装置有效
| 申请号： | 201910701784.3 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110458957B | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;林安迪;李玉玮;郑海斌 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T17/10 | 分类号： | G06T17/10;G06T19/20;G06T3/40;G06T7/11 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的图像三维模型构建方法，包括以下步骤：特征提取步骤：利用二维CNN提取二维图像的图像特征；拼接步骤：将原始网格模型的三维坐标与所述图像特征拼接为图结构的顶点特征向量；三维坐标重建步骤：利用GCN对所述图结构的顶点特征向量进行卷积变形，获得新顶点及对应的三维坐标；三维模型重构步骤：根据新顶点的三维坐标既获得图像三维模型。还公开了一种神经网络的图像三维模型构建装置，该图像三维模型构建方法及装置可以应用于家具图像以及室内装修图的三维重建。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 图像 三维 模型 构建 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的图像三维模型构建方法，包括以下步骤：/n特征提取步骤：利用二维CNN提取二维图像的图像特征；/n拼接步骤：将原始网格模型的三维坐标与所述图像特征拼接为图结构的顶点特征向量；/n三维坐标重建步骤：利用GCN对所述图结构的顶点特征向量进行卷积变形，获得新顶点及对应的三维坐标；/n三维模型重构步骤：根据新顶点的三维坐标既获得图像三维模型。/n
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