一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法技术

本发明专利技术公开了一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法，包括：获取微观场景相同间隔L不同焦面的N张图像；按照高宽为H×W的尺寸对N张所述图像进行分割，生成通道为N，高宽为H×W的张量；将张量输入编码器得到提取特征张量；将提取特征张量输入解码器得到融合特征张量；将融合特征张量与间隔L相乘，滤波后获得深度图；将深度图按照分割顺序重新拼接。通过分组卷积有效降低了神经网络模型的参数量和运算量，减少了神将网络的推理时间，实现了微观三维形貌的实时重建；通过跳跃连接层将编码阶段相同尺寸的信息与对应的解码信息相加，避免了神经网络训练中出现梯度消失，提升了微观场景的重建精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法。

技术介绍

1、微观三维形貌重建主要应用于精密产品的缺陷建模与检测，与二维场景图相比，三维形貌图可以更全面、真实地还原微观场景中的结构特征。然而，现有的三维形貌重建主要解决宏观场景的深度恢复，而宏观场景采集到的数据无法适用于微观场景的高分辨率特点。并且随着输入图像序列分辨率的增加，会导致模型推理时间显著增加，无法满足微观场景中实时性要求。

2、基于上述技术问题，本申请提出一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法，以解决
技术介绍
中提到的技术问题，本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：

2、一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法，包括以下步骤：

3、步骤s1、获取微观场景相同间隔l不同焦面的n张图像；

4、步骤s2、按照高宽为h×w的尺寸对n张所述图像进行分割，生成通道为n，高宽为h×w的张量；

5、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法，其特征在于，所述编码器自上向下分为四个层级，前三个层级均包括两个第一卷积层、ReLU激活函数和下采样层；第四个层级包括两个第二卷积层和ReLU激活函数。

3.根据权利要求2所述的一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法，其特征在于，所述第一卷积层的卷积核大小为7，填充变量为3，卷积步长为1；前三个层级的两个第一卷积层的卷积核个数分别为16个和32个、32个和64个、64个和128个。

4.根据权利要求2所述的一种高速深度...

【技术特征摘要】

1.一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法，其特征在于，所述编码器自上向下分为四个层级，前三个层级均包括两个第一卷积层、relu激活函数和下采样层；第四个层级包括两个第二卷积层和relu激活函数。

3.根据权利要求2所述的一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法，其特征在于，所述第一卷积层的卷积核大小为7，填充变量为3，卷积步长为1；前三个层级的两个第一卷积层的卷积核个数分别为16个和32个、32个和64个、64个和128个。

4.根据权利要求2所述的一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法，其特征在于，所述第二卷积层的卷积核大小为3，填充变量为1，卷积步长为1；两个第二卷积层的卷积核个数分别为128个和128个。

5.根据权利要求2所述的一种高速深度网络的微观三维形貌重建方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁海飞，石瑞，肖毅鹏，
申请(专利权)人：苏州轻蜓传感科技有限公司，
类型：发明
国别省市：