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申请/专利权人：北京数原数字化城市研究中心

摘要：本申请公开了一种物体的三维重建方法、装置、电子设备及可读存储介质，属于图像处理技术领域。所述方法中，根据预设相似度系数以及第一目标图像与其他图像的相似度系数，筛选出第二目标图像；基于第一目标图像和第二目标图像对预设物体三维重建网络进行训练，基于训练好的重建网络可生成目标物体的三维模型。再基于上述三维模型、第一目标图像对预设纹理网络进行训练，基于训练好的纹理网络可生成纹理图。训练过程中，通过第一损失函数表示的光照、颜色损失来调整预设重建网络，通过第二损失函数所表示的颜色损失来调整纹理网络，可分别提高两个网络的准确性，从而提高三维模型和纹理图的质量。

主权项：1.一种物体的三维重建方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标物体的N个拍摄图像，以及获取目标物体的掩码图像、内外参数据、稀疏点云数据，其中，所述N个拍摄图像的拍摄角度不同，N为大于60小于400的整数；基于所述掩码图像、内外参数据和所述稀疏点云数据，通过计算图像相似度区域，确定第一目标图像分别相对于N-1个拍摄图像的N-1个相似度系数，其中，所述第一目标图像为所述N个拍摄图像中的任一图像，所述N-1个拍摄图像为所述N个拍摄图像中除所述第一目标图像之外的图像；基于所述第一目标图像的N-1个相似度系数和预设相似度系数，从所述N-1个拍摄图像中选取至少一个第二目标图像，其中，所述至少一个第二目标图像对应的相似度系数大于所述预设相似度系数；基于所述第一目标图像、所述第一目标图像对应的至少一个第二目标图像、所述掩码图像和所述内外参数据，通过第一损失函数对预设物体三维重建网络进行训练，基于训练好的预设物体三维重建网络生成所述目标物体的三维模型；基于所述第一目标图像、所述掩码图像、所述内外参数据和所述三维模型，通过第二损失函数对预设纹理网络进行训练，基于训练好的预设纹理网络生成所述目标物体的三维模型的纹理图；其中，所述第一损失函数，基于所述第一目标图像和第一渲染图像的像素点颜色特征，所述第一目标图像对应的第二目标图像相似度区域和第一渲染图像相似度区域的图像特征以及图像结构相似性SSIM来确定，其中，所述第一渲染图像为所述预设物体三维重建网络基于输入数据生成的输出数据；所述第二损失函数，基于所述第一目标图像和第二渲染图像的像素点颜色特征来确定，其中，所述三维模型与纹理的一致性与所述像素点颜色特征相关联，所述第二渲染图像为所述预设纹理网络基于输入数据生成的输出数据；所述基于所述掩码图像、内外参数据和所述稀疏点云数据，通过计算图像相似度区域，确定第一目标图像分别相对于N-1个拍摄图像的N-1个相似度系数，包括：获取第三目标图像和待分析目标点，其中，所述第三目标图像为所述N-1个拍摄图像中的任一图像，所述待分析目标点为所述目标物体的稀疏点云数据上的第一目标图像和第三目标图像的像素点投影对应的最近的共同三维顶点；确定所述待分析目标点在所述第一目标图像和所述第三目标图像之间的夹角余弦值；基于所述夹角余弦值、所述掩码图像、所述待分析目标点到目标图像的距离，确定所述第一目标图像相对于所述第三目标图像的相似度系数，其中，所述待分析目标点到目标图像的距离与所述内外参数据相关联。

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