(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210950651.1 (22)申请日 2022.08.09 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦2层 (72)发明人 毋戈　周宇　 (74)专利代理 机构 北京品源专利代理有限公司 11332 专利代理师 骆文欣 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 7/593(2017.01) G06T 7/529(2017.01) (54)发明名称 一种三维重建方法、 装置、 设备和介质 (57)摘要 本公开提供了一种三维重建方法、 装置、 设 备和介质， 涉及图像数据处理技术领域， 尤其涉 及人工智能、 计算机视觉、 深度机器学习、 虚拟现 实、 增强现实、 元宇宙技术领域。 具体实现方案 为： 获取针对目标物从至少两个视角采集到的原 始图像； 根据各原始图像， 采用神经辐射场算法 进行三维重建， 以基于重建结果获取目标物的第 一表面数据； 如果确定目标物的表 面图案为符合 设定条件的弱纹理表面， 则采用第一表面数据， 作为多视角特征匹配算法的初始表 面数据； 基于 初始表面数据， 根据各原始图像， 采用多视角特 征匹配算法进行三维重建， 以获取目标物的三维 重建模型。 本方案为提供了一种考虑纹理特征的 三维重建方案， 能够实现对弱纹理表 面物体更好 的重建效果。 权利要求书3页 说明书12页 附图7页 CN 115330940 A 2022.11.11 CN 115330940 A 1.一种三维重建方法， 包括： 获取针对目标物从至少两个视角采集到的原 始图像； 根据各所述原始图像， 采用神经辐射场算法进行三维重建， 以基于重建结果获取所述 目标物的第一表面数据； 如果确定所述目标物的表面图案为符合设定条件的弱纹理表面， 则采用所述第 一表面 数据， 作为多视角特 征匹配算法的初始 表面数据； 基于所述初始表面数据， 根据各所述原始图像， 采用所述多视角特征匹配算法进行三 维重建， 以获取 所述目标物的三维重建模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 采用所述第一表面数据， 作为多视角特征匹配算 法的初始 表面数据包括： 采用所述第 一表面数据中的像素值， 作为所述多视角特征匹配算法的初始表面数据中 的像素值。 3.根据权利要求2所述的方法， 其中， 基于所述初始表面数据， 根据 各所述原始图像， 采 用所述多视角特 征匹配算法进行三维重建包括： 基于所述初始表面数据中的像素值， 采用所述多视角特征匹配算法进行关键像素的选 择， 并基于所述关键像素向相邻像素进行像素值传播， 以更新表面数据； 根据各所述原始图像， 对更新表面数据进行一 致性检测； 根据一致性检测结果， 迭代更新表面数据， 重复执行关键像素选择和像素值传播的操 作， 直至达到一致性检测条件。 4.根据权利要求1所述的方法， 其中， 确定所述目标物的表面图案为符合设定条件的弱 纹理表面包括： 根据各所述原始图像， 采用多视角特征匹配算法进行三维重建， 以基于重建结果获取 所述目标物的第二表面数据； 采用第一表面数据和第二表面数据识别所述目标物的表面图案是否为符合设定条件 的弱纹理表面。 5.根据权利要求4所述的方法， 如果识别确定所述目标物的表面图案不是符合设定条 件的弱纹 理表面之后， 还 包括： 将根据各所述原始图像， 采用多视角特征匹配算法进行三维重建之后得到的重建结 果， 作为所述目标物的三维重建模型。 6.根据权利要求4所述的方法， 其中， 采用第 一表面数据和第 二表面数据识别所述目标 物的表面图案是否为符合设定条件的弱纹 理表面包括： 以第一表面数据为参考表面， 计算所述第 二表面数据相对于所述第 一表面数据的表面 完整度； 如果所述表面完整度小于设定阈值， 则确定所述目标物的表面图案是符合设定条件的 弱纹理表面； 否则确定所述目标物的表面图案不是符合设定条件的弱纹 理表面。 7.根据权利要求1所述的方法， 其中， 确定所述目标物的表面图案为符合设定条件的弱 纹理表面包括： 根据所述原 始图像提取 纯色的连通区域； 如果所述连通区域大于设定面积值， 则确定所述目标物的表面图案是符合设定条件的权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115330940 A 2弱纹理表面； 否则确定所述目标物的表面图案不是符合设定条件的弱纹 理表面。 8.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述多视角特征匹配算法为MVS算法； 所述神经辐 射场算法为 NeRF算法。 9.一种三维重建装置， 包括： 图像获取模块， 用于获取针对目标物从至少两个视角采集到的原 始图像； 数据获取模块， 用于根据 各所述原始图像， 采用神经辐射场 算法进行三维重建， 以基于 重建结果获取 所述目标物的第一表面数据； 确定模块， 用于如果确定所述目标物的表面图案为符合设定条件的弱纹理表面， 则采 用所述第一表面数据， 作为多视角特 征匹配算法的初始 表面数据； 模型获取模块， 用于基于所述初始表面数据， 根据 各所述原始图像， 采用所述多视角特 征匹配算法进行三维重建， 以获取 所述目标物的三维重建模型。 10.根据权利要求9所述的装置， 所述确定模块包括： 像素值确定单元， 用于采用所述第一表面数据中的像素值， 作为所述多视角特征匹配 算法的初始 表面数据中的像素值。 11.根据权利要求10所述的装置， 所述模型获取模块包括： 更新单元， 用于基于所述初始表面数据中的像素值， 采用所述多视角特征匹配算法进 行关键像素的选择， 并基于所述关键像素向相邻像素进行像素值传播， 以更新表面数据； 检测单元， 用于根据各 所述原始图像， 对更新表面数据进行一 致性检测； 迭代执行单元， 用于根据一致性检测结果， 迭代更新表面数据， 重复执行关键像素选择 和像素值传播的操作， 直至 达到一致性检测条件。 12.根据权利要求9所述的装置， 所述确定模块还 包括： 数据获取单元， 用于根据 各所述原始图像， 采用多视角特征匹配算法进行三维重建， 以 基于重建结果获取 所述目标物的第二表面数据； 识别单元， 用于采用第 一表面数据和第 二表面数据识别所述目标物的表面图案是否为 符合设定条件的弱纹 理表面。 13.根据权利要求12所述的装置， 所述装置还 包括： 模型确定模块， 用于如果识别确定所述目标物的表面图案不是符合设定条件的弱纹理 表面之后， 将根据各所述原始图像， 采用多视角特征匹配算法进行三维重建之后得到的重 建结果， 作为所述目标物的三维重建模型。 14.根据权利要求12所述的装置， 所述识别单 元包括： 计算子单元， 用于以第一表面数据为参考表面， 计算所述第二表面数据相对于所述第 一表面数据的表面完整度； 确定子单元， 用于如果所述表面完整度小于设定阈值， 则确定所述目标物的表面图案 是符合设定条件的弱纹理表面； 否则确定所述目标物的表面图案不是符合设定条件的弱纹 理表面。 15.根据权利要求9所述的装置， 所述确定模块还 包括： 提取单元， 用于根据所述原 始图像提取 纯色的连通区域； 图案确定单元， 用于如果所述连通区域大于设定面积值， 则确定所述目标物的表面图 案是符合设定条件的弱纹理表面； 否则确定所述目标物的表面图案不是符合设定条件的弱权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115330940 A 3