[发明专利]一种单幅图像的三维模型重建方法有效
| 申请号： | 201910722716.5 | 申请日： | 2019-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN110544297B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 孔德慧;刘彩霞;王少帆;李敬华;王立春 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0475;G06N3/094 |
| 代理公司： | 北京市中闻律师事务所 11388 | 代理人： | 冯梦洪 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 公开一种单幅图像的三维模型重建方法，其不需要人工设计复杂的特征算法，避免了复杂的相机校准及精细的流程设计，并具备了通过学习所见拓展所知，重建所未知的能力；改进了预测不完整、噪声多，训练时间长的问题；不仅能够准确地重建图像，同时还能避免噪声的引入。该方法包括：(1)输入深度图像；(2)转换为2.5D体素网格；(3)在生成器部分，首先将输入的单幅深度图像编码为一个潜在向量，然后利用注意力机制学习一个基于注意力的潜在向量，再将注意力的潜在变量解码生成3D重建形状；(4)在判别器部分，在3D重建形状上实施重构判别器，在可见部分形状上实施掩模判别器。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 单幅 图像 三维 模型 重建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种单幅图像的三维模型重建方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：/n(1)输入深度图像；/n(2)转换为2.5D体素网格；/n(3)在生成器部分，首先将输入的单幅深度图像编码为一个潜在向量，然后利用注意力机制学习一个基于注意力的潜在向量，再将注意力的潜在变量解码生成3D重建形状；/n(4)在判别器部分，在3D重建形状上实施重构判别器，在可见部分形状上实施掩模判别器。/n
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