【摘 要】
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傩文化作为一种远古的原始文化,是中国传统文化的一个重要组成部分并且已入选国家级非物质文化遗产名录。由于傩面具保存不当,大多数傩面具都遭到一定程度的损坏,甚至消失,只有部分傩面图片或者单幅傩面图片遗留下来。利用傩面图像得到其相应的3D傩面形状对于傩文化的保护至关重要。近年来,深度学习在多个领域中展现出自身的发展潜力,并且成功将深度神经网络逐步应用于单幅图像的3D建构中。本文选取毛南族的傩面进行相关研
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傩文化作为一种远古的原始文化,是中国传统文化的一个重要组成部分并且已入选国家级非物质文化遗产名录。由于傩面具保存不当,大多数傩面具都遭到一定程度的损坏,甚至消失,只有部分傩面图片或者单幅傩面图片遗留下来。利用傩面图像得到其相应的3D傩面形状对于傩文化的保护至关重要。近年来,深度学习在多个领域中展现出自身的发展潜力,并且成功将深度神经网络逐步应用于单幅图像的3D建构中。本文选取毛南族的傩面进行相关研究,设计基于深度学习的单幅傩面RGB图像3D建构方法,主要工作如下:（1）毛南族傩面3D数据库建立利用Observer 3D扫描仪在毛南族博物馆扫描毛南族傩面得到初步的3D数据。通过Geomagic Studio 12软件和ZBrush软件分别完成傩面3D数据的初步修复和精细修复。在Blender软件校正好傩面世界坐标系与物体坐标系的基础上,导出相应的3D模型并采样得到高-低分辨率3D体素模型。（2）毛南族傩面2D图像库建立对制作好的3D模型以不同旋转角度、随机光照和固定颜色背景进行渲染,并将渲染后的2D图像中心剪裁得到尺寸一致的RGB傩面图像。然后获取每个3D傩面体素模型的高-低分辨率6轴正交2D深度图完成傩面深度图像集的制作。（3）低分辨率3D建构体素网络设计基于传统的卷积神经网络,提出一种多特征融合的低分辨率傩面体素3D建构模型。利用多特征融合方法增强网络在2D编码器阶段提取不同层神经网络特征的学习能力。在3D解码器阶段使用一种扩展的3D亚像素卷积解码算法。该算法能够在重建性能不损耗的情况下减少模型解码时间。在此基础上,采用一种二次优化低分辨率3D傩面网络的算法,能够重构出更完整的3D傩面。（4）高分辨率3D建构体素网络设计分别设计了基于多残差密集的高分辨率3D体素建构模型和基于生成对抗网络的高分辨率3D体素建构模型。在生成的低分辨率3D傩面体素的基础上,获取其对应的6轴深度图馈入深度图像超分辨率网络,利用生成的超分辨率深度图像完成高分辨率3D傩面建构。通过实验对比结果表明所设计的方法在高分辨率3D傩面体素建构任务上的有效性。通过对以上几个方面的研究,完成了单幅毛南族傩面图像的3D建构任务。解决了在傩面相关数据集制作和模型设计中的一些问题,并取得较好的建模效果。
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