[发明专利]一种三维重建方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种三维重建方法，其特征在于，包括：

根据第一深度三原色图像的第一点云信息，计算所述第一深度三原色图像在世界坐标系下的第二点云信息；

其中，所述第一深度三原色图像是所获取的连续多帧深度三原色图像中的任一帧图像；

将所述第二点云信息存储到预设体素网格集合中，计算所述第二点云信息在每个预设体素网格中的隐向量，得到所述第一深度三原色图像对应的第一概率局部隐式体素；

根据所述第一概率局部隐式体素中的隐向量，更新历史概率局部隐式体素中的隐向量，得到所述第一深度三原色图像对应的隐式三维场景表示；

其中，所述历史概率局部隐式体素中的隐向量是根据所述第一深度三原色图像之前每一帧图像的点云信息得到的。

2.根据权利要求1所述的三维重建方法，其特征在于，所述根据第一深度三原色图像的第一点云信息，计算所述第一深度三原色图像在世界坐标系下的第二点云信息，具体为：

根据第一深度三原色图像的第一点云信息，求解所述第一深度三原色图像对应的相机位姿；

根据所述相机位姿，计算所述第一深度三原色图像在世界坐标系下的第二点云信息。

3.根据权利要求1所述的三维重建方法，其特征在于，将所述第二点云信息存储到预设体素网格集合中，计算所述第二点云信息在每个预设体素网格中的隐向量，具体为：

根据所述第二点云信息的坐标信息，将所述第二点云信息中的各个点存储到预设体素网格集合中，得到所述预设体素网格集合中每个网格内的第二点云子信息；

计算所述每个网格内第二点云子信息中每个点的隐向量，对所述每个网格内每个点的隐向量进行加权平均，得到所述第二点云信息在每个预设体素网格中的隐向量。

4.根据权利要求1所述的三维重建方法，其特征在于，根据所述第一概率局部隐式体素中的隐向量，更新历史概率局部隐式体素中的隐向量，得到所述第一深度三原色图像对应的隐式三维场景表示，具体为：

将所述第一概率局部隐式体素中的隐向量与所述历史概率局部隐式体素中的隐向量进行加权平均，得到更新后的概率局部隐式体素中的隐向量；

根据所述更新后的概率局部隐式体素中的隐向量，得到所述第一深度三原色图像对应的隐式三维场景表示。

5.根据权利要求2所述的三维重建方法，其特征在于，所述根据第一深度三原色图像的第一点云信息，求解所述第一深度三原色图像对应的相机位姿，具体为：

将所述第一深度三原色图像的第一点云信息输入训练好的编码器-解码器网络模型中的解码器，得到所述第一点云信息的符号距离概率分布；

根据所述符号距离概率分布，求解所述第一深度三原色图像对应的相机位姿；

其中，所述训练好的编码器-解码器网络模型是根据携带符号距离概率分布标签的深度三原色图像点云信息样本进行训练后得到的。

6.根据权利要求5所述的三维重建方法，其特征在于，根据所述符号距离概率分布，求解所述第一深度三原色图像对应的相机位姿，具体为：

根据所述符号距离概率分布，计算所述第一点云信息中每个点的符号距离值之和；

根据所述第一点云信息的坐标信息，找到所述第一点云信息中每个点在第三点云信息中对应的每个点，得到多个点对，计算每个点对的三原色颜色差之和；

其中，所述第三点云信息为第一深度三原色图像的前一帧图像的点云信息；

根据所述第一点云信息中每个点的符号距离值之和与所述每个点对的三原色颜色差之和，进行最小化误差函数计算，得到所述第一深度三原色图像对应的相机位姿。

7.根据权利要求1所述的三维重建方法，其特征在于，获取所述第一深度三原色图像对应的隐式三维场景表示之后，所述方法还包括：

基于预设多帧带色点云信息，计算纹理；

根据所述隐式三维场景表示中的隐向量，计算所述隐式三维场景表示中每个概率局部隐式体素对应的符号距离值；

根据所述符号距离值和所述纹理，生成所述第一深度三原色图像对应的三维彩色网格模型。