公开(公告)号：CN119888086A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510043138.8

申请日：2025-01-10

Applicant: 厦门大学

Inventor： 罗凌 ,  董继扬 ,  张晓燕 ,  戴相飞

IPC: G06T17/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 基于深度感知的多视图立体三维重建方法，涉及多视图三维重建。通过多尺度特征提取框架，结合特征金字塔和双分支深度融合网络，从多个视角的图像中提取高判别力特征。随后，利用可微单应性变换将二维特征映射至三维深度假设平面，构建代价体，并通过分组聚合策略强调视图间特征关联性。采用3D U‑Net结合深度协同注意力机制对代价体进行正则化，以减少误匹配和冗余。将深度图估计视为分类任务，利用Softmax计算深度假设概率，并通过Argmax选取最优深度值，生成多视角深度图。整个流程采用交叉熵损失监督模型训练，实现高精度三维重建。有效提升三维重建的精度与效率，在复杂场景的三维重建中表现出更高的精度和鲁棒性。

公开(公告)号：CN117576336A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311520459.X

申请日：2023-11-15

Applicant: 厦门大学

Inventor： 石浩 ,  董继扬 ,  张晓燕 ,  罗凌

IPC: G06T17/10 ,  G06V10/52 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/75 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 基于大核注意力机制的三维重建方法。1.特征提取：基于多尺度特征的提取策略，通过大核注意力LKA机制对一个重建场景的N个视角的图像进行特征提取；2.可微单应性变换：通过单应变换实现多视图间的空间转换，得源图像与多个参考图像间的像素点对应关系；3.关联体构建与关联体正则化：分别提取相应位置的特征信息，使用特征相关性构建N‑1个匹配关联体，采用适应性聚合策略AAS构建成一个统一的匹配关联体，使用全局自适应均值池化注意GAAPA进行正则化；4.深度图推断：将深度图推断视为分类任务，将正则化后的代价体在深度维度D使用Softmax函数得概率体，根据概率分布沿D维度推断各像素点最优深度值构成最后的深度图。