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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明公开了一种基于无标定图像的多视角三维重建方法和系统，属于计算机视觉领域。首先通过SAM模型从背景中分割出前景图像，并作为训练的图像数据；将其作为点云扩散模型PointE的输入，生成粗阶段的点云表达，通过ResNet图像编码器进行编码，获得图像特征数据；通过点云编码器进行编码，获得点云特征数据；基于注意力机制，将单个图像的特征与粗阶段点云特征进行融合，弥补粗阶段点云特征的不足，基于交叉注意力机制，对多个图像特征进行融合；结合融合的多图像特征对点云的细节恢复，并与真实点云基于倒角距离的损失函数去进行模型参数学习进而对物体点云重建。经过实际验证，本发明提供的三维建方法具有高效、精度高的特点。
主权项：1.一种基于无标定图像的多视角三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取不同视角的图像数据，通过视觉模型SAM得到前景、背景分离的图像数据，再通过扩散模型生成粗阶段的点云模型；S2：通过ResNet图像编码器进行编码，获得图像特征数据；通过点云编码器进行编码，获得点云模型特征；利用交叉注意力机制融合单张图像特征与S1得到的点云模型特征，对三维重建进行指引，得到重建点云；S3：利用交叉注意力机制融合多视角图像特征；S4：将使用S3的多图融合特征与S2的重建点云进行交叉注意力融合，使得图片特征与点云特征进行融合的同时，让模型基于倒角距离的损失函数进行参数学习进而对物体实现点云重建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种基于无标定图像的多视角三维重建方法和系统
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