公开(公告)号：CN109147048A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201810809452.2

申请日：2018-07-23

Applicant: 复旦大学

Inventor： 姜育刚 ,  付彦伟 ,  王南洋 ,  张寅达 ,  李著文

IPC: G06T17/20

Abstract: 本发明属于三维视觉技术领域，具体为一种利用单张彩色图重建物体三维网格模型的方法。本发明方法包括，对于图像，设计一个多层的全卷积特征网络，用于提取图片不同层次的特征；对于三维网格，设置一个初始椭球，用图神经网络表示，利用图片特征不断对椭球进行形变，以逼近真实形状；同时，设计投影层连接图像端和三维网格端，在此框架下训练一个端到端的神经网络，即给定一张彩色图，输出对应的三维网格模型。该方法具有三维建模结果光滑、完整并且细节丰富的优点，重建精度也得到了有效的提升，非常适合于在虚拟现实、动画游戏、生产制造等产业中的实际应用。

公开(公告)号：CN109147048B

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN201810809452.2

申请日：2018-07-23

Applicant: 复旦大学

Inventor： 姜育刚 ,  付彦伟 ,  王南洋 ,  张寅达 ,  李著文

IPC: G06T17/20

Abstract: 本发明属于三维视觉技术领域，具体为一种利用单张彩色图重建物体三维网格模型的方法。本发明方法包括，对于图像，设计一个多层的全卷积特征网络，用于提取图片不同层次的特征；对于三维网格，设置一个初始椭球，用图神经网络表示，利用图片特征不断对椭球进行形变，以逼近真实形状；同时，设计投影层连接图像端和三维网格端，在此框架下训练一个端到端的神经网络，即给定一张彩色图，输出对应的三维网格模型。该方法具有三维建模结果光滑、完整并且细节丰富的优点，重建精度也得到了有效的提升，非常适合于在虚拟现实、动画游戏、生产制造等产业中的实际应用。