【摘 要】
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详细的三维信息可以为研究人员提供很多有价值的内容,在动画制作、医疗健康、考古还原、智能自动驾驶、工业制造等领域具有重要的应用价值。因此,单视图的三维信息获取是计算机视觉领域中一个有意义的研究方向。近几年来,随着深度学习在点云特征提取、点云三维目标检测上的快速发展以及大量的三维模型数据的产生,使利用神经网络通过数据引导的方式实现单视图的三维重建成为了可能。本文研究利用深度学习的方法由单视图重建物体的
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详细的三维信息可以为研究人员提供很多有价值的内容,在动画制作、医疗健康、考古还原、智能自动驾驶、工业制造等领域具有重要的应用价值。因此,单视图的三维信息获取是计算机视觉领域中一个有意义的研究方向。近几年来,随着深度学习在点云特征提取、点云三维目标检测上的快速发展以及大量的三维模型数据的产生,使利用神经网络通过数据引导的方式实现单视图的三维重建成为了可能。本文研究利用深度学习的方法由单视图重建物体的三维模型,重建物体的三维点云结构,提高三维点云重建网络的重建精度,减少重建网络的训练时间。针对单视图二维图像中包含的三维信息不全导致重建的三维结构存在形状模糊性问题,本文设计了一种基于变分自编码的编码器,对由单视图二维图像中提取的特征向量进行转换,获得隐含三维信息表达的特征向量,提高三维重建的准确性。针对物体边缘细节重建不清晰的问题,设计了一种基于多尺度特征融合的解码器,同时重建三维信息中的全局和局部细节。针对三维重建网络训练时间长的问题,在损失函数计算中,采用K-Dimension（KD）树最近邻搜索算法提高点云倒角距离的计算速度,减少三维点云重建网络的训练时间。本文提出的方法在Shape Netcore.v2数据集上进行了验证,实验结果表明,本文方法与其它方法相比平均损失值小,Intersection over Union（Io U）值高,训练之后的三维点云重建模型也具有很好的泛化性。
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