计算机应用研究

北大核心,JST,Pж(AJ),CSCD扩展版,WJCI

国内刊号:51-1196/TP

国际刊号:1001-3695

计算机应用研究杂志2023年第5期:基于自适应聚合与深度优化的三维重建算法

发布日期:

作者:郑米培,赵明富,邢镔,宋涛,邢影,

单位:1.重庆理工大学光纤传感与光电检测重庆市重点实验室,重庆400054;2.重庆工业大数据创新中心有限公司,重庆400708;

关键词:三维重建,自适应聚合,空间传播网络,深度图,

基金:重庆市科技局基础与前沿研究计划资助项目(cstc2021jcyj-msxmX0348);重庆英才计划资助项目(cstc2021ycjh-bgzxm0287);重庆市教委基础研究项目(KJQN201901123);重庆理工大学研究生教育高质量发展行动计划资助项目(gzlcx20223096,gzlcx20223076);;

针对现有基于多视图的三维重建方法未充分考虑像素点在其余视图的可见性,从而导致重建完整度不足,且在弱纹理和遮挡区域重建困难等问题,提出了一种应用于高分辨率的三维重建网络。首先提出了一种引入可见性感知的自适应成本聚合方法用于成本量的聚合,通过网络获取视图中像素点的可见性,可以提高遮挡区域重建完整性;基于方差预测每像素视差范围,构建空间变化的深度假设面用于分阶段重建,在最后一阶段提出了基于卷积空间传播网络的深度图优化模块,以获得优化的深度图;最后采用改进深度图融合算法,结合所有视图的像素点与3D点的重投影误差进行一致性检查,得到密集点云。在DTU 数据集上与其他方法的定量定性比较结果表明,提出方法可以重建出细节上表现更好的场景。

来源:2023年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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