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    重庆时时彩停止销售了: 一种权衡立体匹配和视觉外形的三维重建方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201710021598.6

    申请日:

    2017.01.12

    公开号:

    CN106683182A

    公开日:

    2017.05.17

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06T 17/00申请日:20170112|||公开
    IPC分类号: G06T17/00; G06N3/04 主分类号: G06T17/00
    申请人: 南京大学
    发明人: 曹汛; 金威; 朱昊
    地址: 210046 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
    优先权:
    专利代理机构: 南京知识律师事务所 32207 代理人: 李媛媛
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201710021598.6

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.09|||2017.05.17

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种权衡立体匹配和视觉外形的三维重建方法。具体步骤如下:(1)制作样本数据库,包括立体匹配深度图、视觉外形深度图、多视点RGB图和真实深度图;(2)构建深度卷积神经网络;(3)用数据库训练神经网络,获取立体匹配与视觉外形的权重分配值,根据该值调整神经网络结构,直到获取效果较好的神经网络模型;(4)输入立体匹配深度图、视觉外形深度图和RGB图,通过神经网络模型获得新的深度图;(5)用新的深度图重建三维模型。本发明结合立体匹配与视觉外形两种方法,并通过深度神经网络分配权重值,既能改善立体匹配无法重建高光、无纹理区域的问题,又能避免视觉外形无法重建凹面的缺陷,实现对复杂对象的高质量重建。

    权利要求书

    1.一种权衡立体匹配和视觉外形的三维重建方法,其特征在于,包括以下步骤:
    步骤1:制作样本数据库,每组数据包括多视点RGB图像、立体匹配深度图、视觉外形深
    度图、以及物体真实深度图,并计算得到物体真实权重分配值α;
    步骤2:构建深度卷积神经网络,包括输入层、隐层和输出层,隐层包括卷积层、池化层
    和全连接层;卷积神经网络分三个通道输入,分别对应多视点RGB图像、立体匹配深度图和
    视觉外形深度图的输入,卷积神经网络的输出为视觉外形与立体匹配之间的权重分配值;
    步骤3:利用步骤2的深度卷积神经网络对步骤1的样本数据库进行训练,输出立体匹配
    与视觉外形的权重分配值β,将β值与物体的真值权重图进行对比,根据结果好坏调整神经
    网络模型,直到获取效果较好的神经网络模型;
    步骤4:将新物体的立体匹配深度图、视觉外形深度图以及多视点RGB图像输入步骤3的
    深度网络模型,重新获取权重分配值γ,利用γ值得到新的物体深度图;
    步骤5:利用新的物体深度图重建成高精度的三维模型。
    2.根据权利要求1所述的一种权衡立体匹配和视觉外形的三维重建方法,其特征在于,
    所述步骤1中,样本数据库中每组数据的图片是同一物体的多视点RGB图片;立体匹配深度
    图和视觉外形深度图是根据多视点RGB图片,利用立体匹配算法和视觉外形算法计算得到
    的深度图。
    3.根据权利要求1所述的一种权衡立体匹配和视觉外形的三维重建方法,其特征在于,
    所述步骤1中,物体的真实权重分配值α是立体匹配深度图与视觉外形深度图两者对物体真
    实深度图的权重分配,计算公式为:
    Dtrue=α*Dvh+(1-α)*Dsm
    其中,Dtrue为物体的真实深度值;Dvh为视觉外形深度值;Dsm为立体匹配深度值。
    4.根据权利要求1所述的一种权衡立体匹配和视觉外形的三维重建方法,其特征在于,
    所述步骤2中,卷积神经网络的三个通道输入的数据是:在多视点RGB图像、立体匹配深度图
    和视觉外形深度图这三张图片的相同位置,取一个大小为M×M的窗口作为输入,M值为奇
    数。
    5.根据权利要求1所述的一种权衡立体匹配和视觉外形的三维重建方法,其特征在于,
    所述步骤2中,深度卷积神经网络的三个输入通道中,输入立体匹配深度图和视觉外形深度
    图的两个通道含有相同的结构,均包括卷积层和池化层;所述三个输入通道通过全连接层
    连接到一起。
    6.根据权利要求1所述的一种权衡立体匹配和视觉外形的三维重建方法,其特征在于,
    所述步骤3中,深度卷积神经网络的训练过程分为两个部分:
    (1)前向传播阶段,输入的数据经过神经网络计算得到一个权重分配值β,从而得到代
    价函数J,表示为:
    J=∑||β-α||2
    (2)反向传播阶段,利用反向传播算法计算卷积层和全连接层的参数的偏导数,采用梯
    度下降迭代优化;
    不断重复过程(1)和(2),使代价函数J收敛到全局最小值。

    关 键 词:
    一种 权衡 立体 匹配 视觉 外形 三维重建 方法
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