基于单张图片的三维点云重建技术研究

发布时间：2021-09-28 03:07

　　单张图像仅能提供有限的三维形状信息,传统的三维重建技术（如运动恢复结构法、立体视觉法）需要多张图片才能恢复出物体的三维结构。但这些方法有着繁琐的流程,并且无法重建没有纹理的物体。目前,随着移动设备的普及,单张二维图像随处可见。因此,研究基于单张图像的三维重建具有巨大的实际意义和经济效益。近十年来,深度学习的发展和大规模三维CAD模型库的出现,为使用数据驱动的方式从单张图片中实现物体的三维重建提供了必要的条件。然而,现有的三维点云重建方法需要相对干净背景和固定拍摄角度的图片,极大地限制了其在真实场景下的应用。本文以单张真实图片为研究对象,针对三维点云重建存在的问题,提出了一种可行的解决方案。本文的主要工作和创新点包括:（1）针对三维模型检索问题,本文提出了一种基于渲染图片的三维模型检索方法。该方法首先对三维模型库中每个三维模型多角度渲染得到大规模渲染图片数据集,再使用VGGNet-16网络提取图片特征构建特征图字典,最后采用相似度度量函数检索到与输入图片相似的三维模型。（2）针对三维重建中单张图片具有复杂背景和任意角度拍摄的问题,本文提出了一种基于先验信息指导的方法实现单张图片的三维重建... 

【文章来源】：厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．１?ＳｈａｐｅＮｅｔ数据集??

图２．１?ＲＧＢ－Ｄ数据

图２．３多视角图片??用这种方式来描述三维数据有着显而易见的优点，它可以通过学习多个特征??


本文编号：3411126