【摘 要】
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从图像中重建物体一直是计算机视觉领域中一项重要的工作,这项工作主要根据输入的单幅或多幅图像,利用神经网络建模出它的三维物体形状。目前建模物体的三维表示方法主要有体素、点云和网格。网格因为占用内存空间小、表面具有连接性等优点成为一种被广泛使用的表示方法。从单幅图像中恢复出物体的三维网格形状是一项极具挑战性的任务。因为二维图像会丢失物体的深度信息,单幅图像建模物体,恢复物体看不见的部分是一件困难的事。
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从图像中重建物体一直是计算机视觉领域中一项重要的工作,这项工作主要根据输入的单幅或多幅图像,利用神经网络建模出它的三维物体形状。目前建模物体的三维表示方法主要有体素、点云和网格。网格因为占用内存空间小、表面具有连接性等优点成为一种被广泛使用的表示方法。从单幅图像中恢复出物体的三维网格形状是一项极具挑战性的任务。因为二维图像会丢失物体的深度信息,单幅图像建模物体,恢复物体看不见的部分是一件困难的事。目前存在许多方法研究从图像重建三维物体,这些方法存在无法保持物体尖锐特征的问题。使用图卷积神经网络（graph convolutional neural network,GCNN）重建三维网格,可以将当前点特征与邻域点特征的加权和作为卷积后的特征,多次卷积后的特征对更大邻域信息的获取是有用的,但是对于尖锐特征点,卷积后的特征会被周围点过度光滑。为解决这个问题,本文基于神经网络,针对输入的单幅图像提出两种有效的保特征三维网格生成方法。首先对单幅输入图像使用VGG-16提取图像特征,特别设计了图像边缘检测层获取物体的尖锐特征;再把三维网格（初始为椭球）的顶点投影到特征图和边缘检测图上,获得顶点局部特征,并判断其是否为尖锐特征点,另一个方案计算当前顶点法向和邻接点的法向夹角,判断是否为尖锐特征点;然后把局部特征和顶点位置串联输入到改进的GCNN,对于非尖锐特征点采用普通GCNN,对检测到的尖锐特征点采用0邻域图卷积神经网络（0-neighborhood GCNN,0N-GCNN）,以期其尽量不被邻域顶点过度光滑,GCNN的输出预测了顶点的新位置和三维特征;对网格的顶点及特征用Loop细分上采样。实验中采用三次上述变形（二维特征投影、尖锐特征检测、GCNN变形、上采样）后,初始椭球最终变形为输入图像中物体模样。实验使用Shape Net数据集,在Py Torch框架下实现,从定性和定量两方面和现有方法进行了比较。实验结果表明在Chamfer距离和F-score两类定量指标上均优于大部分现有方法,Chamfer距离和F-score的均值表现为最优。视觉比较也表明有效提升了特征保持性能。
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