基于卷积神经网络的室内场景三维重建技术研究

• 作者: 姚晓峰 武利秀 王松 章伟
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 三维场景重建 卷积神经网络 三维模型匹配 深度图
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 232-235
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3693字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.09.041

摘要

三维场景重建技术是计算机视觉领域的十分重要的研究课题.传统三维场景重建大多是专业工程师通过手工制图实现,效率不高且成本较高.对此提出一种基于卷积神经网络的三维场景重建方法.该方法在对2D图像进行语义分割的基础上,提取分割后的室内场景元素图像块,训练一个基于卷积神经网络的三维模型匹配模型;再将匹配得到的三维模型结合深度图构造的残缺三维模型,进一步进行组合,从而完成室内场景的三维重建工作.实验验证了该方法的可行性和优异性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚晓峰	无锡太湖学院江苏省物联网应用技术重点建设实验室	11	3	1.0	1.0
2	武利秀	无锡太湖学院江苏省物联网应用技术重点建设实验室	6	3	1.0	1.0
3	章伟	无锡太湖学院江苏省物联网应用技术重点建设实验室	4	2	1.0	1.0
4	王松	无锡太湖学院江苏省物联网应用技术重点建设实验室	1	2	1.0	1.0