【摘 要】
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随着移动互联网设备的普及,互联网上的图像资源日渐丰富,但三维模型资源仍略显匮乏。对比二维图像,三维模型在表现力上有着天然的优势,但三维模型的生成仍面临着种种困难。而从单个图像中同时恢复三维形状及其表面颜色的任务不仅更具挑战性,且有着广泛的应用前景,据此本文提出基于深度学习的彩色三维重建模型,该模型可以从单张图像中重建出彩色三维模型。其次,基于提出的彩色三维重建模型,设计并构建彩色三维重建可视化系统
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随着移动互联网设备的普及,互联网上的图像资源日渐丰富,但三维模型资源仍略显匮乏。对比二维图像,三维模型在表现力上有着天然的优势,但三维模型的生成仍面临着种种困难。而从单个图像中同时恢复三维形状及其表面颜色的任务不仅更具挑战性,且有着广泛的应用前景,据此本文提出基于深度学习的彩色三维重建模型,该模型可以从单张图像中重建出彩色三维模型。其次,基于提出的彩色三维重建模型,设计并构建彩色三维重建可视化系统。论文工作主要包括以下两部分:1.提出基于深度学习的彩色三维重建算法,针对当前重建算法的不足,从形状重建和颜色重建两方面进行优化。（1）我们在研究过程中发现现有基于单张图像的三维形状重建算法仍存在着重建细节不足、结构不全等问题,而这些信息源自输入图像,考虑到注意力机制在图像分类、图像超分等任务中的成功应用,我们将注意力机制引用到三维重建任务,提升特征提取能力,以解决上述问题;（2）表面颜色重建目前尚无统一的方式,主要因为三维模型的表示形式的不同,本文模型基于网格表示,故将颜色学习定义为分类问题,通过对输入图像重复采样来学习表面颜色,不仅较好的还原重建对象的表面颜色,而且对比回归操作进一步降低了计算量。此外上述网络颜色损失均为L1损失,其基于逐像素比较差异,没有考虑人类视觉感知,对于颜色学习缺乏针对性,而图像结构相似性指标（SSIM）和图像多尺度结构相似指标（MS-SSIM）考虑了图像亮度、对比度、结构信息等。基于上述理解,我们提出了一种组合损失来提升颜色学习效果。最后,采用Soft Ras可微渲染器,进而通过其内部定义的可微函数直接渲染网格。2.以提出的基于深度学习的彩色三维重建模型为基础,构建彩色三维重建可视化系统,实现用户前端上传图片,服务器接收图片并调用模型生成对应的彩色三维模型,最后将其返回至前端并展示给用户等功能。实验结果表明,本文提出的基于深度学习的彩色三维重建模型与当前经典方法对比,能够从单张图像中重建出高质量的彩色三维模型,还原重建对象细节。
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