(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210875073.X (22)申请日 2022.07.25 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114937125 A (43)申请公布日 2022.08.23 (73)专利权人 深圳大学 地址 518060 广东省深圳市南 山区粤海街 道南海大道3 688号 (72)发明人 黄惠　刘奕林　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 专利代理师 李月 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 15/00(2011.01) (56)对比文件 CN 112884894 A,2021.0 6.01WO 20201 17657 A1,2020.0 6.11 CN 10108276 5 A,2007.12.05 WO 2021184530 A1,2021.09.23 CN 101065061 A,2007.10.31 Yilin Liu等.VGF-Net: Visual-Geometric fusion learning for simultaneous dro ne navigation and height map ping. 《Graphical Models》 .2021, 马林等.简单交 互式医学图像隐式曲面配准 方法. 《计算机 辅助设计与图形 学学报》 .2017, (第02期), 李娜等.基于采样抠图和自适应颜色的图像 合成算法. 《液晶与显示》 .2018,(第02期), XIAOHUI ZHOU等.Of fsite Aerial Path Planning for Ef ficient Urban Scene Reconstructi on. 《ACM Trans. Graph》 .2020,第 39卷(第6期), 审查员 王璇 (54)发明名称 可重建度量信息预测方法、 装置、 计算机设 备和存储介质 (57)摘要 本申请涉及一种可重建度量信息预测方法、 装置、 计算机设备和存储介质该方法包括： 获取 针对目标采样点的多个待评估视点； 目标采样点 位于粗糙几何模 型上； 基于多个待评估视点与目 标采样点的空间关系， 得到目标采样点与多个待 评估视点之间的空间特征； 基于多个预采集视点 从目标拍摄图像中提取目标采样点的图像特征； 预采集视点是基于拍摄目标拍摄图像的相机姿 态得到的； 目标拍摄图像是拍摄到目标采样点的 图像； 基于图像特征和空间特征， 预测针对目标 采样点的可重建度量信息。 采用本方法能够提高 预测准确性。 权利要求书2页 说明书12页 附图5页 CN 114937125 B 2022.10.25 CN 114937125 B 1.一种可重建度量信息预测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取针对目标采样点的多个待评估视点； 所述目标采样点 位于粗糙几何模型 上； 基于所述多个待评估视点与 所述目标采样点的空间关系， 得到所述目标采样点与 所述 多个待评估视点之间的空间特 征； 基于多个预采集视点从目标拍摄图像中提取所述目标采样点的图像特征； 所述预采集 视点是基于拍摄所述目标拍摄图像的相机姿态得到的； 所述目标拍摄图像是拍摄到所述目 标采样点的图像； 基于所述空间特 征和所述图像特 征得到权重矩阵； 基于所述权 重矩阵和所述图像特 征得到针对所述目标采样点的可重建度量信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述可重建度量信 息为综合可重建度量信 息； 所述方法还 包括： 基于所述空间特 征得到针对所述目标采样点的几何可重建度量信息 。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述多个待评估视点与 所述目标 采样点的空间关系， 得到所述目标采样点与所述多个待评估视点之间的空间特 征包括： 针对每个待评估视点， 基于所述待评估视点与 所述目标采样点的空间关系确定所述待 评估视点的视点特 征； 将多个所述待评估视点对应的多个视点特征进行融合， 得到所述目标采样点的空间特 征。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于多个预采集视点从目标拍摄图像 中提取所述目标采样点的图像特 征包括： 基于拍摄所述目标拍摄图像的相机姿态得到多个预采集视点； 从所述目标拍摄图像中提取高维特 征； 针对每个预采集视点， 基于所述预采集视点的六维坐标， 将所述目标采样点的三维信 息转化为在所述目标拍摄图像中的二 维信息； 基于所述二维信息从所述高维特征中提取出 所述目标采样点的点图像特 征； 融合多个所述 点图像特 征得到所述目标采样点的图像特 征。 5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述空间关系包括所述待评 估视点相对于所述目标采样点的三维极坐标、 所述目标采样点的法线和所述目标采样点到 所述待评估视点的方向之 间的第一夹角、 所述待评估视点的垂 直观察方向和所述待评估视 点到所述目标采样点的方向之间的第二夹角。 6.一种可重建度量信息预测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 空间特征确定模块， 用于获取针对目标采样点的多个待评估视点； 所述目标采样点位 于粗糙几何模型上； 基于所述多个待评估视点与所述 目标采样点的空间关系， 得到所述 目 标采样点与所述多个待评估视点之间的空间特 征； 图像特征确定模块， 用于基于多个预采集视点从 目标拍摄图像中提取所述目标采样点 的图像特征； 所述预采集视点是基于拍摄所述 目标拍摄图像的相 机姿态得到的； 所述 目标 拍摄图像是拍摄到所述目标采样点的图像； 信息预测模块， 用于基于所述空间特征和所述图像特征得到权重矩阵； 基于所述权重 矩阵和所述图像特 征得到针对所述目标采样点的可重建度量信息 。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114937125 B 27.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述可重建度量信 息为综合可重建度量信 息， 所述可重 建度量信息预测装置还用于基于所述空间特征得到针对所述目标采样点的几 何可重建度量信息 。 8.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述空间特征确定模块还用于针对每个待 评估视点， 基于所述待评估视点与所述目标采样点的空间关系确定所述待评估视点的视点 特征； 将多个所述待评估视点对应的多个视点特征进行融合， 得到所述 目标采样点的空间 特征。 9.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述图像特征确定模块还用于基于拍摄所 述目标拍摄图像的相 机姿态得到多个预采集视点； 从所述 目标拍摄图像中提取高维特征； 针对每个预采集视点， 基于所述预采集视点的六维坐标， 将所述 目标采样点的三维信息转 化为在所述目标拍摄图像中的二 维信息； 基于所述二 维信息从所述高维特征中提取出所述 目标采样点的点图像特 征； 融合多个所述 点图像特 征得到所述目标采样点的图像特 征。 10.一种计算机设备， 包括存储器和 处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至 5中任一项所述的方法的步骤。 11.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1至 5中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114937125 B 3