【摘 要】
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使用单幅图像完成三维重建是计算机视觉中的一项重要的任务,可以用于机器人避障以及可视化建模等。从输入的单幅平面图像解码得到物体的完整三维结构,对重建技术来说无疑是一个巨大的挑战。三维重建的表示方法主要由体素、点云、网格和隐式表示组成,基于体素表示的重建结果分辨率差并且重建细节模糊,在重建过程还会受到物体形状以及视角的影响,而基于点云表示的方法可以实现更好的重建表示、实现更快的渲染结果,但是现有的方法
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使用单幅图像完成三维重建是计算机视觉中的一项重要的任务,可以用于机器人避障以及可视化建模等。从输入的单幅平面图像解码得到物体的完整三维结构,对重建技术来说无疑是一个巨大的挑战。三维重建的表示方法主要由体素、点云、网格和隐式表示组成,基于体素表示的重建结果分辨率差并且重建细节模糊,在重建过程还会受到物体形状以及视角的影响,而基于点云表示的方法可以实现更好的重建表示、实现更快的渲染结果,但是现有的方法没有针对点云重建网络参数过大、内存消耗高和预测的点云较为稀疏等问题进行有效设计。除此之外,基于隐式表示的方法,如符号距离函数,将网络模型的重点放在了全局特征学习和生成二进制占位表示上,生成的三维形状分辨率差,物体表面粗糙。针对以上问题,本文分别改进了两种不同表示方法的单视图三维重建技术,主要研究内容如下:设计注意力特征增强与特征聚合的单视图三维重建方法,输入的图像数据经过两个阶段的训练最终得到更加密集的点云数据。在第一阶段,引入注意力特征增强和特征聚合两种方式进一步提升潜在特征编码的质量,并且借助金字塔池化和注意力特征增强设计轻量网络模型,提取更丰富的图像特征信息,增强预测点云的能力。在第二阶段通过引入二维网格数据以及点云扩充结构,将点云的局部特征、全局特征、原始点和网格拼接得到更稠密的点云重建结果。该方法在Shape Net数据集上的实验显示,CD和EMD分别可以实现4.39、1.85的结果,对比PSGN分别有16%和59%的性能提升,对比Dense PCR分别有7%和24%的性能提升。同时,在Pix3D数据集上EMD达到了2.28的性能,取得了较好的重建结果。设计层级自注意力特征增强的单视图三维重建方法,该方法可以使用单幅图像预测物体的符号距离函数。在图像特征提取时,将自注意力机制与CNN结合组成网络的骨干部分,借助自注意力提升网络的特征学习能力。通过预训练的相机位姿参数预测网络估计物体的点云数据,为重建网络引入三维监督点,解码得到更多的重建信息,提升重建物体表面光滑度。设计一个层数更少、拓展性较强的多尺度特征聚合模块,提升网络对三维物体的细节恢复能力。在Shape Net数据集上的实验结果表明,网络模型在CD和Io U评价指标方面有较大的优势,其中在Io U指标上对比IMNET方法有3.5%的性能提升。
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