关键词:
文物数字化
三维重建
图像去噪
U
-Net
多视角三维重建
摘要:
在实景采集图像数据进行三维重建时,往往难以避免环境噪声干扰,影响建模的质量和精度,因此需要处理相关噪声以准确提取文物主体特征,针对这一问题,以基于改进U2-Net神经网络对校园内青铜雕塑进行了多视角的三维重建分析。首先,在U2-Net神经网络中添加注意力机制以提高网络对文物主体的分割精度,从而获取只包含文物主体特征的图像,并且对3处不同环境下的文物进行分割;最后,利用单目多视角三维重建法,对经过前期处理的图像进行建模。实验结果表明:改进U2-Net神经网络对文物主体特征的分割精度更高,且适用于多样性的环境噪声处理,经过处理的图像在三维建模过程中,重投影误差减少约25%,均方根投影误差减少到原来的2/3,建模时间共减少了25%,有效减少了模型误差。