一种基于隐式神经模型的粗集料三维重建方法

本发明涉及计算机视觉领域和三维建模技术领域，具体涉及一种基于隐式神经模型的粗集料三维重建方法。构建无遮挡多视角图像获取系统，采集粗集料颗粒的三维轮廓图像数据；获取三维轮廓图像中的粗集料颗粒相关联的空间采样点；基于隐式神经模型分别建立几何模型和纹理模型；将空间采样点输入几何模型中获取空间采样点的符号距离函数值；根据符号距离函数值结合球谐函数编码获取纹理模型的输入向量输入纹理模型中，获取空间采样点的RGB值；根据空间采样点的符号距离函数值和RGB值采用体积渲染模型进行图像合成，得到空间采样点在三维轮廓图像中对应像素的RGB值。本发明能够实现对粗集料颗粒三维几何形态的高精度重建。