一种基于法向引导的RGB-D场景重建方法

本发明公开了一种基于法向引导的RGB‑D场景重建方法，针对输入的RGB图像、深度图、相机姿态等数据，重建出对应的三维场景网格模型。首先，选取公共数据集中某一场景，提取RGB图像及其对应的深度图像、相机姿态矩阵，根据RGB图像估计法向图；接着，将数据输入到深度学习网络中进行处理，得到预测的符号距离值、颜色值、深度值、法向值，与真值进行损失计算；之后，通过训练最小化损失函数，优化全局网络；最后，从训练好的截断符号距离函数中提取网格。与现有方法相比，我们的方法更聚焦于处理如何准确重建室内场景弱纹理区域的问题。该方法在虚拟现实、增强现实、电影动画等领域具有广泛应用前景。