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摘要：本发明提供一种基于特征增强的多视图三维重建方法，该方法包括：获取待重建物体的多张不同视角的图像和相机位姿，通过特征图提取网络提取多尺度特征图，使用单应性变换和基于方差的代价度量获得三维代价体；三维代价体经过权重网络得到自适应代价体，通过轻量级3DCNN进行初始深度图预测；利用二维卷积层连接自适应代价体和深度图，与上下文特征连接形成动态代价体，输入到门控循环单元GRU中，得到更新后的深度图；通过基于可见性的融合算法，将不同视角的深度图融合并投影到3D空间中，得到三维点云数据。本发明可降低网络的参数和计算量，在使用较少GPU显存的情况下有效提高了重建精度和完整性。
主权项：1.一种基于特征增强的多视图三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取待重建物体的多张不同视角的图像，由运动恢复结构算法从图像中获取相机位姿，并将图像分为参考图像和源图像；S2、将所有图像通过特征图提取网络提取多尺度特征图，对参考图像提取上下文特征，使用单应性变换得到多视角特征体，再通过基于方差的代价度量获得三维代价体；S3、三维代价体经过权重网络得到自适应代价体，在初始阶段使用轻量级3DCNN正则化代价体，得到每个深度假设d对应的概率体，与深度值加权平均得到初始深度图；S4、更新迭代深度图，利用二维卷积层连接自适应代价体和深度图的特征，将输出与上下文特征连接形成动态代价体，将动态代价体输入到门控循环单元GRU中，更新迭代，得到更新后的深度图；S5、获得三维重建模型。通过基于可见性的融合算法，将不同视角的深度图融合到统一的点云表示中，融合后的深度图投影到3D空间中，获取稠密的三维点云数据，获得三维重建模型。
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百度查询： 东北大学秦皇岛分校 一种基于特征增强的多视图三维重建方法
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