【摘 要】
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在基于深度学习的多视角立体三维重建方法中,特征提取的结果和生成代价体的效果直接影响重建的精度。针对目前方法中存在的特征提取效果一般和多尺度的代价体之间的关联性不足等问题,提出了基于多尺度代价体的多视角立体三维重建网络模型。首先,为了获得输入图像更加完整和准确的特征信息,设计了一个双U-Net特征提取网络模型,同时按照三个不同尺度构成由粗到细的级联结构输出特征;其次,为了使提取到的特征更加注意所需要
【基金项目】
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国家自然科学基金（42071351）；
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在基于深度学习的多视角立体三维重建方法中,特征提取的结果和生成代价体的效果直接影响重建的精度。针对目前方法中存在的特征提取效果一般和多尺度的代价体之间的关联性不足等问题,提出了基于多尺度代价体的多视角立体三维重建网络模型。首先,为了获得输入图像更加完整和准确的特征信息,设计了一个双U-Net特征提取网络模型,同时按照三个不同尺度构成由粗到细的级联结构输出特征;其次,为了使提取到的特征更加注意所需要目标的细节信息,构建了一个使用注意力机制进行特征增强的网络对提取到的特征进行后处理;最后,在代价体正则化阶段,设计了一个多尺度代价体信息融合的预处理网络模型,对小尺度代价体内的信息完成分离,并传给尺度较大一层的代价体进行融合,由粗到细地进行深度图估计,使重建精度和完整度有较大提升。在DTU数据集上进行实验,与原方法相比,本文所提方法在准确度、完整度和整体三个主要指标上分别提升约18.3%,8.4%和13.5%,相较于其他基于深度学习的方法提升幅度更大,并且在其他几个次要指标上也均有不同程度的提升。针对每个改进部分,还分别进行实验对改进的有效性加以验证。实验结果表明,所提方法有效地改善了特征提取的效果并对特征进行增强,增加了多尺度的代价体之间的相互关联,在重建精度上相比于原模型和其他方法都有一定的提升,也验证了所提方法的真实有效性。该论文有图30幅,表9个,参考文献64篇。
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