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公开(公告)号：CN109360234B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201810997400.2
申请日：2018-08-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于总体不确定度的三维场景重建方法及系统，该方法包括获取当前图像帧中深度数据点总体不确定度；并基于该总体不确定度，对当前图像帧和已有场景子图关键帧进行对准变换求解，得到当前图像帧与已有场景子图关键帧之间的相机位姿变化值；若相机位姿变化值在设定阈值内，则融合当前图像帧与对应场景子图得到新的场景子图；融合所有场景子图得到三维场景图。本发明实施例提供的基于总体不确定度的三维场景重建方法及系统采用深度数据测量点处邻域内的数据分布，在线估计深度数据点不确定度，利用该不确定度引导不同图像帧之间深度数据整合，提高三维场景重建系统对低质量彩色‑深度数据噪声的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109242959B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201810998297.3
申请日：2018-08-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明实施例提供一种三维场景重建方法及系统，该方法包括基于当前图像帧深度数据点的表面采样不确定度和深度数据点测量不确定度，得到当前图像帧中深度数据点总体不确定度；并基于该总体不确定度，对当前图像帧和已有场景子图第一图像帧进行对准变换求解，得到当前图像帧与第一图像帧之间的相机位姿变化值；若相机位姿变化值在设定阈值内，则融合当前图像帧与对应场景子图得到新的场景子图；融合所有场景子图得到三维场景图。本发明实施例提供的三维场景重建方法采用深度数据测量点处邻域内的数据分布，在线估计深度数据点不确定度，利用该不确定度引导不同图像帧之间深度数据整合，提高三维场景重建系统对低质量彩色‑深度数据噪声的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108986210A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810980624.2
申请日：2018-08-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种三维场景重建的方法和设备，通过包括多个神经网络以层级的形式级联而形成的级联神经网络，首先基于多幅深度图像在较低预设分辨率下获取当前处理区域的每一像素点对应的直方图，结合当前神经网络确定当前处理区域内的下一级神经网络对应的子处理区域和当前神经网络学习到的体素重建数据，然后对于下一级神经网络，将子处理区域作为处理对象，在对处理对象提高分别率进行处理的基础上，重复上述过程；并根据每一级神经网络学习到的体素重建数据实现三维场景重建。本方法和装置以渐进的方式对处理区域进行从整体到局部的逐步处理，大大简化了神经网络的学习任务，且显著降低了计算成本，同时具有较高的效率、准确性和实用性。
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公开(公告)号：CN117217994A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311096759.X
申请日：2023-08-28
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 清华大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06T17/00
Abstract: 本申请实施例公开了一种物体重组方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取物体的已知碎片，物体由已知碎片和缺失碎片构成；对已知碎片进行特征提取，得到已知碎片的已知碎片特征；随机生成初始碎片特征，基于已知碎片特征对初始碎片特征进行调整，得到缺失碎片的缺失碎片特征；基于缺失碎片特征预测缺失碎片；将已知碎片和预测得到的缺失碎片进行拼接，得到物体。本申请能够在缺失一部分碎片的情况下仅根据一部分已知碎片完成对物体的重组，提高了物体重组方法的泛用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114663591A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210295272.3
申请日：2022-03-24
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T17/00 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本公开是关于三维重建方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待重建人体的每个人体图像对应的人体模板和每个人体图像的法向图；对于每个人体图像，获取该人体图像对应的第一特征、该人体图像对应的第二特征、该人体图像对应的转换第三特征；基于每个人体图像对应的第一特征、每个人体图像对应的第二特征、每个人体图像对应的转换第三特征，得到待重建人体的融合特征；在与待重建人体相关的空间中采样空间点，得到空间点集合，基于空间点集合中的每个空间点对应的特征，确定空间点集合中的用于三维重建的空间点；基于每个用于三维重建的空间点，生成待重建人体的三维模型。
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公开(公告)号：CN109360174B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201810998295.4
申请日：2018-08-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于相机位姿的三维场景重建方法及系统，该方法包括基于图像帧中每个深度数据点的表面采样不确定度和每个深度数据点的测量不确定度，得到图像帧中每个深度数据点的总体不确定度；基于总体不确定度对不同图像帧进行深度数据点融合，得到场景子图，并提取场景子图的相机位姿；基于相机位姿对所有场景子图进行融合，得到重建后的三维场景图。本发明实施例提供的基于相机位姿的三维场景重建方法及系统采用深度数据测量点处邻域内的数据分布，在线估计深度数据点不确定度，利用该不确定度引导不同图像帧之间深度数据整合，提高基于相机位姿的三维场景重建系统对低质量彩色‑深度数据噪声的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104200525B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410462662.0
申请日：2014-09-12
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于挤压物体图像的三维建模方法及系统，该方法包括：提取待建模物体图像的边缘曲线，根据所述边缘曲线获取所述待建模物体图像的底面轮廓，确定所述待建模物体的棱；确定所述棱的三维方向；根据所述棱的三维方向，获取所述待建模物体的三维空间位置，并通过所述待建模物体的三维空间位置构建所述待建模物体的模型。该方法利用挤压物体的二维图像对图像中的挤压类物体进行三维建模，以拓宽从单张图像建模方法的应用场合，同时增强其实用性。
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公开(公告)号：CN104200525A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410462662.0
申请日：2014-09-12
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于挤压物体图像的三维建模方法及系统，该方法包括：提取待建模物体图像的边缘曲线，根据所述边缘曲线获取所述待建模物体图像的底面轮廓，确定所述待建模物体的棱；确定所述棱的三维方向；根据所述棱的三维方向，获取所述待建模物体的三维空间位置，并通过所述待建模物体的三维空间位置构建所述待建模物体的模型。该方法利用挤压物体的二维图像对图像中的挤压类物体进行三维建模，以拓宽从单张图像建模方法的应用场合，同时增强其实用性。
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公开(公告)号：CN113436122A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110671103.0
申请日：2021-06-17
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种点云补全方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取待补全点云信息和预设路径偏移信息；将待补全点云信息和预设路径偏移信息输入点云补全网络进行补全处理，得到目标点云信息，点云补全网络包括至少两个按序连接的点云路径偏移网络；第一个点云路径偏移网络的输入为待补全点云信息和预设路径偏移信息；第一个点云路径偏移网络的输出包括第一偏移后点云信息和第一路径偏移信息；非第一个点云路径偏移网络的输入为上一个点云路径偏移网络的输出，目标点云信息为最后一个点云路径偏移网络输出的偏移后点云信息。利用本公开实施例可以提升对点云形状的表征精准性和点云补全质量。
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