小型文物摄影测量三维建模主体对象识别

• 作者: 牛文渊 黄先锋 金洁 毛竹 宫一平 徐建民 赵峻弘
• 来源期刊: 遥感学报
• 关键词: 遥感 文物数字化 深度学习 One Cut 三维显著性检测 主体对象识别
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 技术方法|Technologies and Methodologies
• 页码范围: 2409-2420
• 页数: 12页
• 语种: 中文

摘要

通过拍照进行三维建模的摄影测量技术是文物数字化的重要手段,然而,在摄影测量文物三维重建过程中,文物所在的场景背景也同时参与计算和建模,需要设法删除,以获得文物单体模型.针对上述问题,本文提出一种小型文物三维模型主体对象识别方法,能够自动删除文物摄影测量三维模型的背景数据.该方法分别利用深度学习网络Mask R-CNN和改进为自动获得初值的One Cut进行文物图像前景内容识别,再融合两种方法的识别结果进行文物图像主体对象分割,最后以二维图像分割结果为依据,逐三角形识别三维模型主体对象,并运用多视角约束法优化识别精度.实验表明,本文方法能够获得小型文物单体化三维模型,无需人工干预且精度较高.