基于深度学习的三维图像重建研究

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随着计算机视觉领域技术的不断发展,越来越多的研究投入到三维图像中。相比较二维图像信息,三维模型真实感更加强烈,能够给人们展现更多的信息。因此,三维图像技术的研究,成为了近年来计算机视觉领域的研究热点内容。本文研究了卷积网络、残差网络等神经网络的架构特点。归纳总结了稠密点云重建网络DensePCR的局限性,在此基础上提出了相应的方法,本文所做的工作具体如下:1.提出一种基于 DensePCR(Dense 3D Point Cloud Reconstruction)和金字塔架构的三维稠密点云重建方法,即DensePCR++,通过在全局特征提取中增加多个残差模块,局部特征进行上采样,引入特征融合等。实验表明本方法在保持点云分辨率的情况能提升物体细节重建效果,三维图像重建效果接近于真实采样模型,性能提升为5.7%,相较于DensePCR收敛速度更快。2.提出了一种基于自适应移动等值点结合双边滤波器的三维重建后处理移动立方体算法,实验表明本方法能加快运算时间,同时减少冗余,实验表明所提方法三角片数量平均减少了 39%,时间平均减少了 49%;通过表面重建后的网格进行优化,结合CGAL几何算法,有效改善了表面有孔洞的网格模型表现效果。3.结合实际应用,设计实现了一个三维图像重建软件系统,主要功能包括:单张图像三维重建和三维重建后处理,在系统中对功能模块以及流程进行了详细的规划,测试和验证了软件的主要功能。
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