【摘 要】
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基于图像的三维重建是从一幅或多福二维图像中推导出物体和场景的三维几何结构,因成本低廉、数据易于获取、真实感强、自动化程度高等优点,在计算机视觉和计算机图形学领域成为研究热点和难点。本文提出一种基于代价体金字塔的多视图立体重建系统,对多视图立体重建的关键步骤进行研究与改进。（1）由于基于循环算法的多视图三维重建是置换变体,即相同图像的不同排列重建的3D形状可能会不相同,因此本文在特征提取阶段加入一个
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基于图像的三维重建是从一幅或多福二维图像中推导出物体和场景的三维几何结构,因成本低廉、数据易于获取、真实感强、自动化程度高等优点,在计算机视觉和计算机图形学领域成为研究热点和难点。本文提出一种基于代价体金字塔的多视图立体重建系统,对多视图立体重建的关键步骤进行研究与改进。（1）由于基于循环算法的多视图三维重建是置换变体,即相同图像的不同排列重建的3D形状可能会不相同,因此本文在特征提取阶段加入一个注意力聚合模块AttSets。基于AttSets的特征提取具有置换不变性,能够学习融合来自所有图像的信息,从而实现更好的聚合性能。（2）得到提取的特征后,本文考虑到构建代价体内存和时间问题,采用代价体金字塔的结构迭代优化构建代价体。由于深度图采用残差迭代的方式构建,初始深度图的错误会传播到后一层,导致最终的重建效果不是很理想。本文在金字塔迭代第一层加入深度法向量一致性来细化初始深度图,使最终的深度图具有较强的连续性。（3）近年来,在基于深度残差网络的多视图立体重建算法中,损失函数主要是使用逐像素损失,但光照、图像的平移等因素都会导致像素变化,仅使用像素损失会输出一个大的误差值,因此本文加入除像素损失外的特征损失,使模型训练尽量最优化。本文在专门对MVS重建建立的DTU数据集上进行训练和测试。为了证明算法的泛化能力,还在Tanks and Temples和自采数据集上对算法进行了测试。测试结果与基于传统方法和基于深度学习的方法进行对比,实验结果表明,本文的算法在完整性上取得了最优结果,算法能够完整的重建出场景,且重建的场景质量更好。除此之外,本文为找到算法最优的匹配数量、最优的代价体金字塔层数以及像素深度间隔做了对别实验,实验结果表明,视图数、代价体金字塔层数和像素深度间隔对重建效果有一定的影响。
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