【摘 要】
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近年来，从单张图像中提取三维模型的技术一直是计算机视觉和计算机图形学领域的研究难点，而要从草图中重建出模型则更加困难，因为草图具有稀疏性和歧义性。本文基于深度学习和三维视觉技术，提出了一种新颖的从单张草图中自动重建特定类型物体三维模型的方法。本文方法基于这样一个假设，即大多数人造物体可以分解为一些部件，且这些部件可以由基本几何体很好地表示，本文主要关注可由广义圆柱体和广义长方体这两种基本几何体构成的物体的重建工作。与以往基于草图的模型重建方法不同，本方法不需输入要任何额外的信息，也不需要从已有的模型数据库
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近年来，从单张图像中提取三维模型的技术一直是计算机视觉和计算机图形学领域的研究难点，而要从草图中重建出模型则更加困难，因为草图具有稀疏性和歧义性。本文基于深度学习和三维视觉技术，提出了一种新颖的从单张草图中自动重建特定类型物体三维模型的方法。本文方法基于这样一个假设，即大多数人造物体可以分解为一些部件，且这些部件可以由基本几何体很好地表示，本文主要关注可由广义圆柱体和广义长方体这两种基本几何体构成的物体的重建工作。与以往基于草图的模型重建方法不同，本方法不需输入要任何额外的信息，也不需要从已有的模型数据库中检索。本文根据草图的特性设计了一个实例分割网络:Sketch RCNN，用它先分割出草图中的每个基本几何体，然后进一步分割出组成几何体的每个顶/底面(Profile)，侧边(Body)和中轴(Axis)，同时本文还使用多标签Graph-Cut对分割结果进行优化。之后本文采用三维视觉技术重建模型，首先确定所有Profile，Axis和Body之间的对应关系，然后让Profile沿Axis扫过以生成每个基本几何体，扫过时Profile的半径受到Body的限制，同时优化生成的物体使其投影与草图的分割结果对齐。网络的训练数据均使用OpenGL编程自动生成，不需要任何人为标注。最后本文将手绘的草图输入算法进行实验，结果证明本文提出的方法可以有效地从草图中重建出高质量的3D模型。
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