基于深度学习的多视角三维重建方法

本发明公开了基于深度学习的多视角三维重建方法，步骤是：步骤1，多视角图像采集；步骤2，图像预处理；步骤3，二维图像特征提取；步骤4，多视角特征融合；步骤5，将二维图像与三维模型相结合；步骤6，利用级联形变网络优化初始的三维模型，级联形变网络结合感知特征池化层的输出，经过多次形变，逐步优化初始的三维模型；步骤7，输出三维网格模型，在三维重建网络中经过多次的形变，最终变换得到精细的三维网格模型。本发明属于计算机视觉和图形技术领域，解决了现有技术中利用单一视角的单张图像重建的三维模型的完整性较差，三维重建网络的细节不够丰富，导致三维重建模型的应用场景受限的问题。