基于深度学习的单帧图像三维模型表面重建方法

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的单帧图像三维模型表面重建方法，包括步骤：对CAD模型进行采样与渲染，生成模型真实形状点云与不同视点不同距离下的单帧图像；通过卷积神经网络对图像进行特征提取，获得二维图像的高层语义；将获得的高层语义通过全连接神经网络模块转化为三维重建阶段NURBS曲面变化所需要的控制点坐标与权值参数；利用得到的控制点坐标与权值参数对初始化的NURBS模型进行更新，逐步进行三维重建；训练深度学习模型，将训练样本输入深度学习模型自动训练，得到最优模型参数，完成三维重建。本发明能够简单高效地对单帧图像进行三维重建，重建的三维模型具有细节丰富、表面流畅和整体良好的特点。