【摘 要】
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通过拍照进行三维建模的摄影测量技术是文物数字化的重要手段,然而,在摄影测量文物三维重建过程中,文物所在的场景背景也同时参与计算和建模,需要设法删除,以获得文物单体模型.针对上述问题,本文提出一种小型文物三维模型主体对象识别方法,能够自动删除文物摄影测量三维模型的背景数据.该方法分别利用深度学习网络Mask R-CNN和改进为自动获得初值的One Cut进行文物图像前景内容识别,再融合两种方法的识别结果进行文物图像主体对象分割,最后以二维图像分割结果为依据,逐三角形识别三维模型主体对象,并运用多视角约束法优
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079;塔里木大学历史与哲学学院,阿拉尔843300;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079;武汉大学长江文明考古研究院,武汉430
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通过拍照进行三维建模的摄影测量技术是文物数字化的重要手段,然而,在摄影测量文物三维重建过程中,文物所在的场景背景也同时参与计算和建模,需要设法删除,以获得文物单体模型.针对上述问题,本文提出一种小型文物三维模型主体对象识别方法,能够自动删除文物摄影测量三维模型的背景数据.该方法分别利用深度学习网络Mask R-CNN和改进为自动获得初值的One Cut进行文物图像前景内容识别,再融合两种方法的识别结果进行文物图像主体对象分割,最后以二维图像分割结果为依据,逐三角形识别三维模型主体对象,并运用多视角约束法优化识别精度.实验表明,本文方法能够获得小型文物单体化三维模型,无需人工干预且精度较高.
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