三维重建相关的专利数据

序号	专利名	申请号	申请日	公开（公告）号	公开（公告）日	发明人
1	三维重建装置、三维重建系统、三维重建方法和三维重建程序	CN201980082069.4	2019-05-10	CN113260831A	2021-08-13	山崎贤人; 冈原浩平; 皆川纯; 水野慎士; 坂田真太郎; 榊原拓实
三维重建装置(60)具有：三维信息取得部(63)，其从检测对象物的第1传感器(10)取得第1三维信息，从被设置成能够移动且检测关注部位(A1)的第2传感器(50)取得第2三维信息；传感器信息取得部(62)，其取得第1传感器信息(I10)和第2传感器信息(I50)；位置姿态信息取得部(61)，其取得第1位置姿态信息(E10)并取得第2位置姿态信息(E50)；以及三维重建部(64)，其使用第1传感器信息、第2传感器信息、第1位置姿态信息和第2位置姿态信息，根据第1三维信息(D10)和第2三维信息(D50)重建表示关注部位的三维信息。
2	三维重建方法和三维重建装置	CN202010143002.1	2020-03-04	CN113362382A	2021-09-07	王昊; 张淋淋
本申请实施例公开了一种三维重建方法，可通过单张二维图像实现物体的三维重建，可以提高三维重建的准确度。本申请实施例方法包括：获取第一物体的图像和所述图像的相机位姿；通过第一深度学习网络，确定所述图像中所述第一物体的第一归一化位置场NOLF图，所述第一NOLF图指示所述第一物体在所述图像的拍摄视角下的归一化的三维点云；根据所述第一NOLF图，从模型数据库的多个三维模型中确定与所述第一物体对应的第一模型；根据所述第一模型和所述图像的相机位姿确定所述第一物体的位姿；根据所述第一模型和所述第一物体的位姿三维重建所述图像中的所述第一物体。
3	图像的三维重建方法和三维重建装置	CN202110763508.7	2021-07-06	CN113643421B	2023-08-25	齐越; 邵长旭; 李耀; 高连生; 李弘毅
本申请提供了图像的三维重建方法和三维重建装置，有效地减少了深度值的计算时间，同时进一步提升了三维重建的速率。该方法包括：基于目标图像集中的第一类像素点的损失值和第二类像素点的损失值分别对第一类像素点和第二类像素点的深度值进行N次更新，得到第一类像素点和第二类像素点的目标深度值，其中，第一类像素点的损失值是采用补丁匹配算法对第一类像素点中的像素点进行并行计算的结果，第二类像素点的损失值是采用补丁匹配算法对第二类像素点中的像素点进行并行计算的结果，N为预设阈值；整合第一类像素点的目标深度值和第二类像素点的目标深度值，得到目标图像集的深度图；对深度图进行后处理，得到目标图像集中像素点的三维坐标。
4	三维重建方法和用于三维重建的系统	CN201811002269.8	2018-08-30	CN110874863A	2020-03-10	矫恒超; 王春; 李磊; 刘刚; 李智临; 范亚苹; 张奕奕
本发明实施例提供一种三维重建的方法和用于三维重建的系统，属于图像重建技术领域。所述三维重建的方法包括：控制红色、蓝色和绿色的光照射物体表面；采集同时在红色、蓝色和绿色的光照射下的物体表面的图像；将采集的图像进行三通道分离，获得三幅分别与红色、蓝色和绿色的光对应的灰度图像；以及根据所述红色、蓝色和绿色的光的照射角度和所述灰度图像，对所述物体进行三维重建。通过本发明提供的技术方案，可以根据单帧图像完成待建物体表面的三维重建，并且具有精度高，细节处理好、工作效率高的优点。
5	图像的三维重建方法和三维重建装置	CN202110763508.7	2021-07-06	CN113643421A	2021-11-12	齐越; 邵长旭; 李耀; 高连生; 李弘毅
本申请提供了图像的三维重建方法和三维重建装置，有效地减少了深度值的计算时间，同时进一步提升了三维重建的速率。该方法包括：基于目标图像集中的第一类像素点的损失值和第二类像素点的损失值分别对第一类像素点和第二类像素点的深度值进行N次更新，得到第一类像素点和第二类像素点的目标深度值，其中，第一类像素点的损失值是采用补丁匹配算法对第一类像素点中的像素点进行并行计算的结果，第二类像素点的损失值是采用补丁匹配算法对第二类像素点中的像素点进行并行计算的结果，N为预设阈值；整合第一类像素点的目标深度值和第二类像素点的目标深度值，得到目标图像集的深度图；对深度图进行后处理，得到目标图像集中像素点的三维坐标。
6	三维重建成像系统和三维重建成像方法	CN201710180408.5	2017-03-23	CN107103641A	2017-08-29	靳简明; 迟旭
本发明实施例公开了一种三维重建成像系统和一种三维重建成像方法。所述成像系统包括：至少一个图像采集设备；以及控制器，配置为设置针对所述图像采集设备的至少一个拍摄参数；根据至少一个拍摄参数计算所述图像采集设备的多个拍摄位置；进行控制以使所述图像采集设备在所述拍摄位置处分别对待成像对象进行拍摄以获取与待成像对象对应的多个图像；对所述多个图像进行三维重建以得到待成像对象的三维模型。
7	三维重建模型构建方法及三维重建方法	CN202211091636.2	2022-09-07	CN117689803A	2024-03-12	张永强; 李林橙; 刘柏; 范长杰; 胡志鹏
本申请实施例提供了一种三维重建模型构建方法及三维重建方法，涉及图像处理技术领域。通过对二维样本图像进行梯度采样，得到二维样本图像中的梯度显著采样点集以及梯度非显著采样点集，梯度显著采样点集包括二维样本图像中的多个像素点，各像素点的梯度幅值大于或等于梯度幅值均值且与梯度幅值均值的差值大于第一预设阈值，梯度非显著采样点集包括二维样本图像中的多个像素点，各像素点的梯度幅值大于梯度幅值且与梯度幅值的差值小于第一预设阈值，或者小于或等于梯度幅值均值；基于梯度显著采样点集以及梯度非显著采样点集，训练得到三维重建模型。提升了模型训练过程中的稳定性，充分学习物体的边缘与褶皱信息，提升了重建出的三维模型的精度。
8	三维重建方法、三维重建装置、存储介质	CN202011177193.X	2020-10-29	CN112288853A	2021-01-29	陈志立; 罗琳捷
一种三维重建方法、三维重建装置和非瞬时性计算机可读存储介质。三维重建方法包括：获取包括目标对象的多张输入图像，并获取多张输入图像对应的图像采集装置分别在大地坐标系中的多个第一位置坐标；基于多张输入图像构建重建坐标系，并根据重建坐标系进行针对目标对象的三维重建处理，以得到目标对象的第一三维重建模型和多张输入图像对应的图像采集装置分别在重建坐标系中的多个第二位置坐标；基于多个第一位置坐标和多个第二位置坐标，对第一三维重建模型中的至少部分点进行变换处理，以得到第二三维重建模型。
9	三维重建方法、三维重建装置、存储介质	CN202011177193.X	2020-10-29	CN112288853B	2023-06-20	陈志立; 罗琳捷
一种三维重建方法、三维重建装置和非瞬时性计算机可读存储介质。三维重建方法包括：获取包括目标对象的多张输入图像，并获取多张输入图像对应的图像采集装置分别在大地坐标系中的多个第一位置坐标；基于多张输入图像构建重建坐标系，并根据重建坐标系进行针对目标对象的三维重建处理，以得到目标对象的第一三维重建模型和多张输入图像对应的图像采集装置分别在重建坐标系中的多个第二位置坐标；基于多个第一位置坐标和多个第二位置坐标，对第一三维重建模型中的至少部分点进行变换处理，以得到第二三维重建模型。
10	三维重建方法、三维重建装置和电子设备	CN202010228206.5	2020-03-27	CN111311742B	2023-05-05	蔡育展; 郑超; 闫超; 张瀚天
本申请公开了一种三维重建方法、三维重建装置和电子设备，涉及高精地图技术领域。其中方法包括：获取预先采集的图像序列，并获取相机的标称内参和预设的畸变系数初始值，所述相机为采集所述图像序列的相机；计算所述相机的畸变系数波动范围；基于所述标称内参、所述畸变系数初始值和所述畸变系数波动范围，对所述图像序列进行三维重建；在所述三维重建过程中，对得到的视觉点云和相机位姿进行优化。本申请可基于标称内参、畸变系数初始值和畸变系数波动范围，对图像序列进行三维重建，实现了无标定相机内参条件下的三维重建，使得三维重建技术的适用范围更广。
11	三维重建方法、三维重建装置和电子设备	CN202010228206.5	2020-03-27	CN111311742A	2020-06-19	蔡育展; 郑超; 闫超; 张瀚天
本申请公开了一种三维重建方法、三维重建装置和电子设备，涉及高精地图技术领域。其中方法包括：获取预先采集的图像序列，并获取相机的标称内参和预设的畸变系数初始值，所述相机为采集所述图像序列的相机；计算所述相机的畸变系数波动范围；基于所述标称内参、所述畸变系数初始值和所述畸变系数波动范围，对所述图像序列进行三维重建；在所述三维重建过程中，对得到的视觉点云和相机位姿进行优化。本申请可基于标称内参、畸变系数初始值和畸变系数波动范围，对图像序列进行三维重建，实现了无标定相机内参条件下的三维重建，使得三维重建技术的适用范围更广。
12	一种超声扫查三维重建系统及三维重建方法	CN202311622042.4	2023-11-30	CN117379092A	2024-01-12	张波; 许戎戎; 黄祖熙; 王亮凯; 郭金铭
本发明提供了一种超声扫查三维重建系统及三维重建方法，该设备包括扫查装置，所述扫查装置包括探测组件、直线导轨和驱动件，所述探测组件包括固定连接的超声探头和摄像头；所述探测组件与所述直线导轨滑动连接；所述驱动件用于驱动所述探测组件沿着所述直线导轨进行滑动；数据采集模块和智能终端，智能终端根据所述摄像头和超声探头之间的位置关系，将所述摄像头对应的三维空间位姿转换为相同时刻下超声探头对应的三维空间位姿，利用超声探头对应的三维空间位姿实现对超声探头的三维定位。本发明利用与超声探头固定且同步移动的摄像头来获取超声探头的三维空间位姿，可以显著降低超声探头三维定位系统的复杂度，降低成本。
13	三维重建方法	CN201780023944.2	2017-04-06	CN109074624B	2023-08-15	松延徹; 杉尾敏康; 吉川哲史; 小山达也; P·拉桑; J·高
一种根据多视点图像重建三维模型的三维重建方法，包括：选择步骤，从多视点图像中选择2个帧；图像信息计算步骤，计算上述2个帧各自的图像信息；切换步骤，根据上述图像信息切换上述2个帧间的特征点对应方法；以及对应步骤，通过由上述切换步骤切换后的特征点对应方法计算对应的特征点。
14	三维重建方法	CN201510977334.9	2015-12-23	CN105654547B	2018-06-19	张赵行; 耿征; 孟祥冰; 曹煊; 张梅
本发明提供了一种三维重建方法，包括：对排列在不同空间位置处的至少2个相机采集单元中的每个相机采集单元采集到的同一对象的图像进行特征点提取；以及针对每个特征点，依据每个相机采集单元的内、外参数以及该特征点在所有相机采集单元的采集图像坐标系之间的对应关系，得到该特征点在每个相机采集单元坐标系中的深度值。基于该深度值，可以通过计算而非估计确定整个物体在每个相机采集单元中的深度范围，并将此深度范围作为后续基于匹配代价空间构建的(双)多视重建方法的深度搜索范围，达到更好的重建效果。
15	三维重建方法	CN201780023944.2	2017-04-06	CN109074624A	2018-12-21	松延徹; 杉尾敏康; 吉川哲史; 小山达也; P·拉桑; J·高
一种根据多视点图像重建三维模型的三维重建方法，包括：选择步骤，从多视点图像中选择2个帧；图像信息计算步骤，计算上述2个帧各自的图像信息；切换步骤，根据上述图像信息切换上述2个帧间的特征点对应方法；以及对应步骤，通过由上述切换步骤切换后的特征点对应方法计算对应的特征点。
16	三维重建方法	CN201510977334.9	2015-12-23	CN105654547A	2016-06-08	张赵行; 耿征; 孟祥冰; 曹煊; 张梅
本发明提供了一种三维重建方法，包括：对排列在不同空间位置处的至少2个相机采集单元中的每个相机采集单元采集到的同一对象的图像进行特征点提取；以及针对每个特征点，依据每个相机采集单元的内、外参数以及该特征点在所有相机采集单元的采集图像坐标系之间的对应关系，得到该特征点在每个相机采集单元坐标系中的深度值。基于该深度值，可以通过计算而非估计确定整个物体在每个相机采集单元中的深度范围，并将此深度范围作为后续基于匹配代价空间构建的(双)多视重建方法的深度搜索范围，达到更好的重建效果。
17	用于场景三维重建的方法及装置、三维重建系统	CN202210240146.8	2022-03-10	CN114820751A	2022-07-29	高翔; 王格格; 黄媛媛; 李元戎; 孙睿璟; 孙英明
本申请涉及计算机技术领域，公开一种用于场景三维重建的方法，包括：通过图像初步处理，构建词袋树；根据词袋树，进行组内图像处理，获得组内匹配信息和图像组特征向量；根据图像组特征向量，进行组间图像处理，获得组间匹配信息；根据组内匹配信息和组间匹配信息，进行模型重建。通过图像初步处理，进行词袋树的构建。根据构建的词袋树，进行组内图像处理，得到每一幅图像的组内匹配信息和图像组特征向量。根据图像组特征向量，进行组间图像处理，得到组间匹配信息。利用组内匹配信息和组间匹配信息进行模型重建，以通过迷你无人机采集图像时，提高场景三维重建的效果。本申请还公开一种用于场景三维重建的装置和三维重建系统。
18	一种基于无人机的三维重建系统及三维重建方法	CN201811651070.8	2018-12-31	CN109816774B	2023-11-17	陈莹
本发明公开了一种基于无人机的三维重建系统及三维重建方法，所述方法包括：获取联合标定参数；激光数据的配准；利用联合标定方法，将激光数据投影到视觉数据上，以使部分图像能够得到实际的三维坐标，实现数据的融合；进行校准，得到最后完全配准好的激光点云数据，实现三维场景的重构。本发明利用无人机搭载三维激光雷达与可见光云台相机实现数据的采集，保证了采集的数据的精度，即重构的精度更高。与一般的只采用多目立体相机相比又增加了可行性，不会存在单相机存在的会有虚构场景的情况。
19	三维重建模型的训练方法、三维重建方法及装置	CN202211051184.5	2022-08-31	CN115147558B	2022-12-02	吴进波; 刘星; 赵晨; 丁二锐; 吴甜; 王海峰
本公开提供了一种三维重建模型的训练方法、三维重建方法及装置，涉及人工智能技术领域，具体为增强现实、虚拟现实、计算机视觉、深度学习等技术领域，可应用于虚拟形象生成、元宇宙等场景。实现方案为：获取样本物体的样本图像和图像采集设备在采集样本图像时的位姿信息；基于位姿信息，确定样本图像的射线信息；将射线信息输入三维重建模型，以得到样本物体的符号距离场；至少将符号距离场输入渲染模型，以得到渲染图像；基于渲染图像与样本图像的差异，确定颜色损失；对于每条第一射线，基于该第一射线上的多个采样点的符号距离值，确定该第一射线的累积法向量；基于任一第一射线与其周围射线的累积法向量的差异，确定几何损失；基于颜色损失和几何损失，调整三维重建模型的参数。
20	三维重建模型的训练方法、三维重建方法及装置	CN202311289466.3	2023-10-07	CN117237538A	2023-12-15	郑佳; 胡元超; 周子寒
本公开提供了三维重建模型的训练方法、三维重建方法及装置。该方法包括：利用初始三维重建模型和样本三维场景对应的图像特征序列，确定样本三维场景对应的目标预测序列；其中，目标预测序列用于重建样本三维场景对应的三维模型；图像特征序列根据样本三维场景对应的二维样本图像确定；利用目标预测序列和样本三维场景的目标标签序列，调整初始三维重建模型，以得到目标三维重建模型。本公开提供了一套通用的三维场景重建算法框架，可以适用于由不同类型的相机(如针孔相机、全景相机等)拍摄的图像，同时也适用于不同的重建目标(如房间结构、家具布局)。

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