计算机应用研究

作者：陈雅丽,李海生,王晓川,李楠,

单位：1.北京工商大学计算机学院,北京100048；2.食品安全大数据技术北京市重点实验室,北京100048；3.农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室,北京100048；

关键词：点云,三维重建,深度学习,先验知识,可微投影模块,

基金：国家自然科学基金资助项目(62277001)；北京市自然科学基金—小米创新联合基金项目(L233026)；北京市教委—市自然基金委联合资助项目(KZ202110011017)；；

单幅图像的三维重建是一个不适定问题，由于图像与三维模型间存在的表示模式差异，通常存在物体自遮挡、低光照、多类对象等情况，针对目前单幅图像三维模型重建中重建模型具有歧义性的问题，提出了一种基于先验信息指导的多几何角度约束的三维点云模型重建方法。首先，通过预训练三维点云自编码器获得先验知识，并最小化输入图像特征向量与点云特征向量的差异，使得输入图像特征分布逼近点云特征分布；然后，利用可微投影模块将图像的三维点云表示形式从不同视角投影到二维平面；最后，通过最小化投影图与数据集中真实投影图的差异，优化初始重建点云。在ShapeNet和Pix3D数据集上与其他方法的定量定性比较结果表明了该方法的有效性。

来源：2023年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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