【摘 要】
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顶点数较少的3D模型本身细节不够丰富,浅浮雕建模生成的浮雕效果较差。针对低分辨率3D模型本身细节不够丰富的问题,引入深度学习的方法对3D模型生成的法向图做超分辨率放大,设计出一种基于法向图的超分辨率卷积神经网络,丰富低分辨率法向图的细节,网络的输入是低分辨率3D模型的法向图,输出是高分辨率法向图。实验结果表明:该算法可以有效提升低分辨率法向图的细节,显著提升低分辨率3D模型的浅浮雕建模质量。
【机 构】
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杭州电子科技大学图形图像研究所,南京航空航天大学,齐鲁工业大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572161,61672199,61772293),浙江省重点研发计划项目(2018C01030)。
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顶点数较少的3D模型本身细节不够丰富,浅浮雕建模生成的浮雕效果较差。针对低分辨率3D模型本身细节不够丰富的问题,引入深度学习的方法对3D模型生成的法向图做超分辨率放大,设计出一种基于法向图的超分辨率卷积神经网络,丰富低分辨率法向图的细节,网络的输入是低分辨率3D模型的法向图,输出是高分辨率法向图。实验结果表明:该算法可以有效提升低分辨率法向图的细节,显著提升低分辨率3D模型的浅浮雕建模质量。
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