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申请/专利权人：浙江生一光学感知科技有限公司;杭州易现先进科技有限公司
摘要：本申请涉及一种基于深度学习的三维重建方法和系统，属于三维重建领域，该方法包括：采集目标对象图像，包括参考图像和源图像，基于目标对象图像进行稀疏重建得到目标对象的稀疏模型，从稀疏模型中确定源图像对应3D稀疏点在相机坐标系下的最大深度值和最小深度值，基于最大深度值和最小深度值确定各源图像对应的图像极线上3D稀疏点的目标深度采样间隔，基于逆深度采样策略，根据目标深度采样间隔得到各参考图像对应的深度图，根据深度图生成目标对象的mesh模型。通过本申请，解决了基于深度学习的三维重建效果不佳的问题。基于逆深度采样策略保证图像极线上像素点是均匀的，缓解了景深近和景深远导致深度估计不准的问题，从而提高了三维重建的效果。
主权项：1.一种基于深度学习的三维重建方法，其特征在于，所述方法包括：采集目标对象图像，基于所述目标对象图像进行稀疏重建，得到目标对象的稀疏模型，所述目标对象图像包括参考图像和源图像组成的图像对，所述稀疏模型中包括3D稀疏点；确定所述源图像对应3D稀疏点在相机坐标系下的最大深度值和最小深度值，基于所述最大深度值和所述最小深度值，确定各所述源图像对应的图像极线上所述3D稀疏点的目标深度采样间隔；基于逆深度采样策略，根据所述目标深度采样间隔得到各所述参考图像对应的深度图，根据所述深度图生成所述目标对象的mesh模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江生一光学感知科技有限公司 杭州易现先进科技有限公司 基于深度学习的三维重建方法和系统
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