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多视图三维重建方法及系统
申请人信息
- 申请人:苏州立创致恒电子科技有限公司
- 申请人地址:215000 江苏省苏州市苏州工业园区金鸡湖大道1355号国际科技园A503
- 发明人: 苏州立创致恒电子科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 多视图三维重建方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410146139.0 |
| 申请日 | 2024/2/2 |
| 公告号 | CN117671163A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06T17/00 |
| 权利人 | 苏州立创致恒电子科技有限公司 |
| 发明人 | 周方明; 瞿嘉明; 李骏 |
| 地址 | 江苏省苏州市苏州工业园区金鸡湖大道1355号国际科技园A503 |
摘要文本
本申请涉及计算机视觉技术领域，本申请提供一种多视图三维重建方法及系统，所述方法根据获取的待处理图像构建三维矩阵的第一代价体，再根据三维矩阵的深度向量计算特征通道的权重参数，将权重参数作用于第一代价体生成第一概率体；对第一概率体执行滤波得到第二概率体；根据待处理图像获取真实深度图并构建第三概率体；获取损失函数训练得到的学习模型生成真实概率体，损失函数为根据第二概率体和第三概率体生成，根据真实概率体生成预测深度图，并基于多个视角的预测深度图生成表征完成多视图三维重建的全局点云，本申请通过计算特征通道的权重参数，以引入不同特征通道对深度信息贡献能力的差异，更准确生成概率体，解决三维重建精度低的问题。
专利主权项内容
1.一种多视图三维重建方法，其特征在于，包括：获取待处理图像，所述待处理图像是从不同视角对目标对象采集得到的三通道图像；根据所述待处理图像，构建第一代价体，所述第一代价体为三维矩阵，所述三维矩阵包括深度向量；根据所述深度向量计算特征通道的权重参数；将所述权重参数的全量作用于所述第一代价体，以生成第一概率体；对所述第一概率体执行滤波操作，得到第二概率体；根据所述待处理图像获取真实深度图，并根据所述真实深度图构建第三概率体；获取训练好的学习模型，所述学习模型是利用损失函数训练得到的，所述损失函数为根据所述第二概率体和第三概率体生成；利用所述学习模型，生成真实概率体；根据所述真实概率体生成预测深度图，并基于多个视角的所述预测深度图生成全局点云，表征完成多视图三维重建。 来自