[發明專利]三維模型生成方法和裝置、設備、存儲介質

在審

• 申請號: 202210442401.7
• 申請日: 2022-04-25
• 公開（公告）號: CN114926582A
• 公開（公告）日: 2022-08-19
• 發明（設計）人: 劉星龍;夏清;張云庚;韓泓澤;張少霆
• 申請（專利權）人: 北京市商湯科技開發有限公司
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280
• 代理人: 何倚雯

本申請公開了一種三維模型生成方法和裝置、設備、存儲介質，三維模型生成方法包括：獲取包含目標對象的三維圖像；對三維圖像進行特征提取，得到關于目標對象的特征；基于目標對象的特征對三維模板進行變形，得到關于目標對象的三維模型。上述方案，能夠基于包含目標對象的三維圖像直接得到關于目標對象的三維模型。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種三維模型生成方法和裝置、設備、存儲介質。

背景技術

目前，在醫學圖像處理中，器官可視化、表面分析與測量等任務中，能夠平滑、且清楚表示真實器官表面細節是這些任務對網格模型重建結果的基本要求。現有進行網格模型重建的方式主要是通過對包含器官的三維圖像進行體素分割，只能得到大致的網格模型重建結果，這種方式得到的網格模型重建結果往往不太清楚。

發明內容

本申請至少提供一種三維模型生成方法和裝置、設備、存儲介質。

本申請提供了一種三維模型生成方法，包括：獲取包含目標對象的三維圖像；對三維圖像進行特征提取，得到關于目標對象的特征；基于目標對象的特征對三維模板進行變形，得到關于目標對象的三維模型。

因此，通過對包含目標對象的三維圖像進行特征提取得到關于目標對象的特征之后，然后基于目標對象的特征對三維模板進行變形，即可得到關于目標對象的三維模型，本申請通過借助三維模板獲取目標對象的三維模型，使得獲得的關于目標對象的三維模型更為準確。

其中，對三維圖像進行特征提取，得到關于目標對象的特征，包括：利用網絡模型中的卷積網絡對三維圖像進行特征提取，得到關于目標對象的特征；基于目標對象的特征對三維模板進行變形，得到關于目標對象的三維模型，包括：利用網絡模型中的圖卷積網絡基于卷積網絡輸出的目標對象的特征對三維模板進行變形，得到關于目標對象的三維模型。

因此，使用網絡模型對三維圖像進行特征提取以及根據特征對三維模板進行變形，得到關于目標對象的三維模型，整個重建過程無需用戶參與。

其中，卷積網絡包括若干個級聯的編碼模塊以及若干個級聯的解碼模塊，圖卷積網絡包括若干個級聯的變形模塊，每一變形模塊對應一個解碼模塊；利用網絡模型中的卷積網絡對三維圖像進行特征提取，得到關于目標對象的特征，包括：使用若干個級聯的編碼模塊對三維圖像進行編碼操作，以及使用若干個解碼模塊對編碼模塊的輸出結果進行解碼操作，得到各解碼模塊關于目標對象的特征；利用網絡模型中的圖卷積網絡基于卷積網絡輸出的目標對象的特征對三維模板進行變形，得到關于目標對象的三維模型，包括：對于圖卷積網絡中第一級的變形模塊，利用與變形模塊對應的解碼模塊輸出的目標對象的特征，對三維模板進行變形，得到變形模塊對應的變形三維模板；對于非第一級的每一變形模塊，利用與每一變形模塊對應的解碼模塊輸出的目標對象的特征，對上一級變形模塊輸出的變形三維模板進行變形，得到變形模塊對應的變形三維模板；其中，最后一級變形模塊得到的變形三維模板作為目標對象的三維模型。

因此，圖卷積網絡接收來自卷積網絡不同層次的特征，并對三維模板進行從粗到精的變形，使得輸出的三維模型表面的各頂點位置更為準確。