一种基于单视图与深度学习的古文物三维重建方法技术

本发明专利技术涉及古文物图片的三维重建技术领域，公开了一种基于单视图与深度学习的古文物三维重建方法，包括如下步骤：步骤1：输入古文物及与所述古文物相似工艺品的数据集；步骤2：根据“编码器

【技术实现步骤摘要】
一种基于单视图与深度学习的古文物三维重建方法


[0001]本专利技术涉及古文物图片的三维重建
，具体涉及一种基于单视图与深度学习的古文物三维重建方法。

技术介绍

[0002]古文物是人类在社会活动中遗留下来的具有历史、艺术、科学价值的遗物和遗迹，它是人类宝贵的历史文化遗产。很多时候，人们对古文物的了解，仅仅是通过图片来观察了解到，这样对古文物的了解会不够深刻。因为，我们生活在一个三维世界中，但是人眼所看到的是物体的二维投影，而且通过摄像机等设备获取的物体形式通常是二维图像，因此，基于图像的三维重建是计算机视觉、计算机动画、工业制造等多个领域的核心问题。现实世界中，所有的物体都以三维形式存在，且具有形状、外观和纹理等特征。对于工程测绘技术来说，三维重建可帮助其遥感系统获取所需要的地表空间信息，并做到了实时性；在人机交互领域，三维重建技术更是奠定了高级人机界面的基础，真正实现了以沉浸式和具有交互性的虚拟现实技术；在建筑信息化领域，是文物建筑保护、工程质量检测与管理、建筑拆迁管理和建筑物改造或装修的重要利器。
[0003]同时，文物数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于单视图与深度学习的古文物三维重建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：输入古文物及与所述古文物相似工艺品的数据集，所述数据集包括古文物及与所述古文物相似工艺品的多角度的多视图图片以及训练用体素模型；步骤2：根据“编码器
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解码器”的网络结构，使用带有3D
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ResVGG网络和多路径通道注意力模块的编码器对所述数据集进行深度信息挖掘和特征提取，生成古文物三维网络模型；步骤3：通过智能AI工具将需要进行三维重建的古文物图片进行预处理，生成预设类型图片；步骤4：将作为单视图的所述预设类型图片输入到所述古文物三维网络模型中，生成完整的需要进行三维重建的古文物图片的古文物三维模型。2.根据权利要求1所述的一种基于单视图与深度学习的古文物三维重建方法，其特征在于，步骤2中，所述古文物三维网络模型包括编码器、迭代卷积模块和解码器，所述编码器由残差网络结构结合多路径通道注意力模块以及3D
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ResVGG网络组成，所述迭代卷积模块由一组迭代卷积单元组成，所述迭代卷积单元在空间上分布在三维网格结构中，每个所述迭代卷积单元负责重建最终输出的体素概率结果。3.根据权利要求1所述的一种基于单视图与深度学习的古文物三维重建方法，其特征在于，所述3D
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ResVGG网络为在ResNet网络的向前传播部分添加了两组1*1卷积，并结合ResNet残差模块和VGG网络架构得到。4.根据权利要求3所述的一种基于单视图与深度学习的古文物三维重建方法，其特征在于，所述多路径通道注意力模块的作用为：使用所述多路径通道注意力模块，在3D
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ResVGG网络进行特征提取的过程中进行分组卷积，以多路径多组卷积核的形式对数据信息进行深度挖掘，获取数据的深度信息。5.根据权利要求4所述的一种基于单视图与深度学习的古文物三维重建方法，其特征在于，步骤2中的编码器对所述数据集进行深度信息挖掘和特征提取的具体步骤为：步骤2.1、所述3D
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【专利技术属性】
技术研发人员：李红波，叶成庆，杨杰，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：