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公开(公告)号：CN113436314A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110712031.X
申请日：2021-06-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于结构的计算机三维网格模型重建方法，属于计算机图形学及视觉技术领域。首先，将网格模型的各个部件分别编码。然后，将部件编码序列，利用序列到序列的结构进行编码和解码，重建部件编码序列，再将重建的部件编码序列利用网格变形的方法进行解码重建出各个网格部件，从而得到整个网格模型。之后，让神经网络学习从图像到上述过程中学到的编码潜在空间的映射，从而实现从图像到结构化网格模型的重建。与现有的网格模型重建方法相比，本方法能够重建模型的结构信息，保留有关结构的细节，与一些其他的结构化模型重建方法相比，又能够得到整体形状更优的网格模型。
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公开(公告)号：CN113436314B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110712031.X
申请日：2021-06-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于结构的计算机三维网格模型重建方法，属于计算机图形学及视觉技术领域。首先，将网格模型的各个部件分别编码。然后，将部件编码序列，利用序列到序列的结构进行编码和解码，重建部件编码序列，再将重建的部件编码序列利用网格变形的方法进行解码重建出各个网格部件，从而得到整个网格模型。之后，让神经网络学习从图像到上述过程中学到的编码潜在空间的映射，从而实现从图像到结构化网格模型的重建。与现有的网格模型重建方法相比，本方法能够重建模型的结构信息，保留有关结构的细节，与一些其他的结构化模型重建方法相比，又能够得到整体形状更优的网格模型。
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