深度学习在单图像三维模型重建的应用

• 作者: 丁海斌 张强 张豪 邵思羽
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深度图像 深度估计 三维重建 对抗生成网络 球面投影
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与多媒体计算
• 页码范围: 2351-2357
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010070

摘要

针对基于单图像重建的三维模型具有高度不确定性问题,提出了一种基于深度图像估计、球面投影映射、三维对抗生成网络相结合的网络模型算法.首先,通过深度估计器得到输入图像的深度图像,这有利于对图像进一步的分析;其次,将得到的深度图像通过球面投影映射转换为三维模型;最后,利用三维对抗生成网络对重建的三维模型的真实性进行判断,建立更逼真的三维模型.理论分析和仿真实验表明,与学习先验知识生成三维模型的算法LVP相比,所提模型在真实三维模型与重建三维模型的交并比(IoU)上提高了20.1％,倒角距离(CD)缩小了13.2％.实验结果表明,所提模型在单视图三维模型重建中具有良好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张强	空军工程大学防空反导学院	90	520	13.0	18.0
2	张豪	空军工程大学研究生院	15	96	4.0	9.0
6	邵思羽	空军工程大学防空反导学院	1	0	0.0	0.0