摘要
本发明提供高质量三维网格重建方法,包括以下步骤:特征提取与三维初始估计,将输入图像通CNN主干网络提取多尺度特征图;UV展开优化模块;照明解耦与材质恢复;高频几何细节增强;端到端训练与输出。本发明实现了纹理空间与网格拓扑结构的自适应对齐,有效解决传统UV投影方式中存在的贴图拉伸、拼接错位等问题,通过构建低频球谐光照建模与高频光照残差补偿模块,显式分离图像中的光照分量,精确恢复物体真实材质纹理,提升模型对不同光照环境的鲁棒性与可迁移性,利用从图像中预测的法线图和网格曲率信息,对三维模型进行局部细化与边缘强化处理,在保持整体形状稳定的同时增强了对高频结构的建模能力。
技术关键词
高质量三维网格
球谐函数
多尺度特征
贴图
图像
网格拓扑结构
卷积神经网络提取
光照
局部感受野
纹理
像素点
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