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龍圖騰網(wǎng)恭喜復(fù)旦大學(xué)申請的專利基于彩色點云生成帶紋理三維網(wǎng)格模型的方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114445584B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202011218797.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T17/20；該發(fā)明授權(quán)基于彩色點云生成帶紋理三維網(wǎng)格模型的方法及裝置是由付彥偉;魏星奎;張寅達;崔兆鵬;薛向陽設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-11-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于彩色點云生成帶紋理三維網(wǎng)格模型的方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于彩色點云生成帶紋理三維網(wǎng)格模型的方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟S1，利用預(yù)處理算法對彩色三維點云數(shù)據(jù)處理；步驟S2，輸入三維幾何先驗深度網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化；步驟S3，利用三維網(wǎng)格模型展開算法處理得到UV映射關(guān)系；步驟S4，基于UV映射關(guān)系投影得到稀疏點云坐標(biāo)二維圖像以及稀疏點云色彩二維圖像；步驟S5，輸入二維幾何先驗深度網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化；步驟S6，輸入二維紋理先驗深度網(wǎng)絡(luò)得到初代三維網(wǎng)格模型的紋理；步驟S7，將步驟S5的輸出輸入三維幾何先驗深度網(wǎng)絡(luò)中優(yōu)化；步驟S8，判斷是否達到三維網(wǎng)格迭代次數(shù)，判斷為否時重復(fù)步驟S3至步驟S8，判斷為是時進入步驟S9；步驟S9，結(jié)合當(dāng)前三維網(wǎng)格模型與紋理得到帶紋理三維網(wǎng)格模型。

本發(fā)明授權(quán)基于彩色點云生成帶紋理三維網(wǎng)格模型的方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于彩色點云生成帶紋理三維網(wǎng)格模型的方法，用于對彩色三維點云數(shù)據(jù)進行處理得到帶紋理三維網(wǎng)格模型從而讓建模用戶查看以及應(yīng)用，其特征在于，包括如下步驟：步驟S1，利用預(yù)定的預(yù)處理算法對所述彩色三維點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理得到初始三維凸包網(wǎng)格模型；步驟S2，搭建三維幾何先驗深度網(wǎng)絡(luò)并將所述初始三維凸包網(wǎng)格模型輸入所述三維幾何先驗深度網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化得到初代三維網(wǎng)格模型作為當(dāng)前三維網(wǎng)格模型；步驟S3，利用預(yù)定的三維網(wǎng)格模型展開算法對所述當(dāng)前三維網(wǎng)格模型進行二維展開處理得到對應(yīng)的三維到二維UV映射關(guān)系；步驟S4，將所述彩色三維點云數(shù)據(jù)基于所述三維到二維UV映射關(guān)系投影得到稀疏點云坐標(biāo)二維圖像以及稀疏點云色彩二維圖像；步驟S5，搭建二維幾何先驗深度網(wǎng)絡(luò)并將所述稀疏點云坐標(biāo)二維圖像以及所述當(dāng)前三維網(wǎng)格模型輸入所述二維幾何先驗深度網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化得到二代三維網(wǎng)格模型；步驟S6，搭建二維紋理先驗深度網(wǎng)絡(luò)并將所述稀疏點云色彩二維圖像以及噪聲輸入所述二維紋理先驗深度網(wǎng)絡(luò)得到所述初代三維網(wǎng)格模型的紋理；步驟S7，將所述二代三維網(wǎng)格模型輸入所述三維幾何先驗深度網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化得到三代三維網(wǎng)格模型作為新的當(dāng)前三維網(wǎng)格模型；步驟S8，判斷是否達到預(yù)定的三維網(wǎng)格迭代次數(shù)，判斷為否時重復(fù)所述步驟S3至所述步驟S8，判斷為是時進入步驟S9；步驟S9，將最后得到的所述當(dāng)前三維網(wǎng)格模型以及所述紋理相結(jié)合得到所述帶紋理三維網(wǎng)格模型并輸出；其中，所述步驟S5包括如下子步驟：步驟S5-1，搭建所述二維幾何先驗深度網(wǎng)絡(luò)，步驟S5-2，利用預(yù)定的噪聲生成函數(shù)生成噪聲，步驟S5-3，將所述稀疏點云坐標(biāo)二維圖像以及所述噪聲輸入所述二維幾何先驗深度網(wǎng)絡(luò)得到稠密點云坐標(biāo)二維圖像，步驟S5-4，基于所述稀疏點云坐標(biāo)二維圖像以及所述稠密點云坐標(biāo)二維圖像構(gòu)建二維幾何先驗深度網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)并設(shè)定為二維幾何損失函數(shù)，步驟S5-5，基于所述二維幾何損失函數(shù)對所述二維幾何先驗深度網(wǎng)絡(luò)進行迭代更新，直到達到預(yù)定的二維幾何迭代次數(shù)后得到最終的所述稠密點云坐標(biāo)二維圖像，并將最終稠密點云坐標(biāo)二維圖像設(shè)定為目標(biāo)二維幾何圖像，步驟S5-6，將所述目標(biāo)二維幾何圖像映射到三維空間得到對應(yīng)的三維頂點坐標(biāo)值，并將該三維頂點坐標(biāo)值更新到所述初代三維網(wǎng)格模型中從而得到所述二代三維網(wǎng)格模型，其中，所述二維幾何損失函數(shù)為所述稀疏點云坐標(biāo)二維圖像以及所述稠密點云坐標(biāo)二維圖像中相同點值之間的二階距離損失的平均；其中，所述步驟S6包括如下子步驟：步驟S6-1，搭建所述二維紋理先驗深度網(wǎng)絡(luò)，步驟S6-2，利用所述噪聲生成函數(shù)生成所述噪聲，步驟S6-3，將所述稀疏點云色彩二維圖像以及所述噪聲輸入所述二維紋理先驗深度網(wǎng)絡(luò)得到稠密點云色彩二維圖像，步驟S6-4，基于所述稀疏點云色彩二維圖像以及所述稠密點云色彩二維圖像構(gòu)建二維紋理先驗深度網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)并設(shè)定為二維紋理損失函數(shù)，步驟S6-5，基于所述二維紋理損失函數(shù)對所述二維紋理先驗深度網(wǎng)絡(luò)進行迭代更新，直到達到預(yù)定的二維紋理迭代次數(shù)后得到最終的所述稠密點云色彩二維圖像，并將該最終的稠密點云色彩二維圖像作為所述紋理，其中，所述二維紋理損失函數(shù)為所述稀疏點云色彩二維圖像以及所述稠密點云色彩二維圖像中相同點值之間的二階距離損失的平均。

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