[發明專利]三維模型重建方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010969615.0
• 申請日: 2020-09-15
• 公開（公告）號: CN112102477A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 趙艷丹;林書恒;曹煊;葛彥昊;汪鋮杰;曹瑋劍
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T15/04;G06T19/20
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 李文淵

1.一種三維模型重建方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取輸入圖像的圖像特征系數；

根據所述圖像特征系數，分別獲取所述輸入圖像基于紋理和形狀的全局特征圖和初始局部特征圖；

對所述初始局部特征圖進行邊緣平滑處理，得到目標局部特征圖；

分別基于紋理和形狀，對所述全局特征圖和所述目標局部特征圖進行拼接，得到目標紋理圖像和目標形狀圖像；

根據所述目標紋理圖像和所述目標形狀圖像進行三維模型重建處理，得到目標三維模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述初始局部特征圖進行邊緣平滑處理，得到目標局部特征圖，包括：

獲取所述初始局部特征圖的邊界；

獲取所述初始局部特征圖中各個像素點與所述邊界之間的距離；

根據所述距離對所述初始局部特征圖進行邊緣平滑處理，得到所述目標局部特征圖。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述距離對所述初始局部特征圖進行邊緣平滑處理，得到所述目標局部特征圖，包括：

根據所述距離獲取所述初始局部特征圖的邊緣區域；

根據所述距離確定所述邊緣區域的各個像素點對應的特征權重值，以使遠距離像素點對應的特征權重值大于近距離像素點對應的特征權重值；

根據所述特征權重值生成漸變平滑特征圖；所述漸變平滑特征圖中各個像素點的特征值根據所述特征權重值得到；

將所述漸變平滑特征圖中各個像素點的特征值和所述初始局部特征圖中對應像素點的特征值進行相乘，根據相乘結果得到所述目標局部特征圖。

4.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述輸入圖像為臉部圖像；所述目標局部特征圖包括臉部關鍵部位對應的關鍵部位特征圖；

所述分別基于紋理和形狀，對所述全局特征圖和所述目標局部特征圖進行拼接，得到目標紋理圖像和目標形狀圖像，包括：

分別對各個關鍵部位特征圖的外部區域進行特征值填充，以得到與所述全局特征圖尺寸相同的填充關鍵部位特征圖；

將各個所述填充關鍵部位特征圖進行合并，得到臉部器官特征圖；

分別基于紋理和形狀，對所述全局特征圖和所述臉部器官特征圖進行拼接，得到所述目標紋理圖像和所述目標形狀圖像。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述臉部關鍵部位包括左眼、右眼、鼻子、嘴部中的至少一項。

6.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述全局特征圖包括全局紋理特征圖和全局形狀特征圖，所述目標局部特征圖包括局部紋理特征圖和局部形狀特征圖；

所述分別基于紋理和形狀，對所述全局特征圖和所述目標局部特征圖進行拼接，得到目標紋理圖像和目標形狀圖像，包括：

對所述全局紋理特征圖和局部紋理特征圖進行拼接，對拼接得到的特征圖進行卷積以對全局紋理特征和局部紋理特征進行整合，得到所述目標紋理圖像；

對所述全局形狀特征圖和局部形狀特征圖進行拼接，對拼接得到的特征圖進行卷積以對全局形狀特征和局部形狀特征進行整合，得到所述目標形狀圖像。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述全局特征圖和所述目標局部特征圖均對應有至少一個特征通道；

所述對所述全局紋理特征圖和局部紋理特征圖進行拼接，對拼接得到的特征圖進行卷積以對全局紋理特征和局部紋理特征進行整合，得到所述目標紋理圖像，包括：

在各個所述特征通道內對所述全局紋理特征圖和所述局部紋理特征圖進行拼接，對各個所述特征通道拼接得到的特征圖進行卷積以對全局紋理特征和局部紋理特征進行整合，得到所述目標紋理圖像；

所述對所述全局形狀特征圖和局部形狀特征圖進行拼接，對拼接得到的特征圖進行卷積以對全局形狀特征和局部形狀特征進行整合，得到所述目標形狀圖像，包括：

在各個所述特征通道內對所述全局形狀特征圖和所述局部形狀特征圖進行拼接，對各個所述特征通道拼接得到的特征圖進行卷積以對全局形狀特征和局部形狀特征進行整合，得到所述目標形狀圖像。