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龙图腾网获悉杭州第二人生科技有限公司申请的专利一种基于深度神经网络的稀疏照片合成3D模型重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120355854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510847476.7，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于深度神经网络的稀疏照片合成3D模型重建方法是由陈宇凌;周光磊;简丽娜;杜冉设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的稀疏照片合成3D模型重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的稀疏照片合成3D模型重建方法，包括如下步骤：S1、获取稀疏图像集合并进行预处理；S2、进行特征提取，获得图像特征张量；S3、在116空间分辨率层级下，构建主视图对应的三维代价体；S4、计算辅助视图相对于主视图的评分，并选择最优的辅助视图图像；S5、使用三维卷积神经网络，对三维代价体进行代价聚合；S6、计算深度方差，构建新的三维代价体；S7、重复步骤S6，生成14分辨率层级下的稠密深度图；S8、基于稠密深度图完成3D模型的重建。本发明采用级联神经网络与视角自适应策略，实现稀疏图像条件下的高质量三维重建，具有效率高、精度优、鲁棒性强的优点。

本发明授权一种基于深度神经网络的稀疏照片合成3D模型重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的稀疏照片合成3D模型重建方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取稀疏图像集合并进行预处理，并提取每张图像的相机参数； S2、对预处理后的稀疏图像集合进行特征提取，获得在116、18和14空间分辨率层级下的图像特征张量； S3、在116空间分辨率层级下，根据主视图图像的初始深度假设范围，并结合相机参数构建主视图对应的三维代价体； S4、计算辅助视图相对于主视图的图像特征相似性评分和几何可见性评分，按照加权融合策略合成视角评分，并选择最优的辅助视图图像； S5、将主视图图像和所选辅助视图图像的图像特征张量融合，并输入至基于CasMVSNet结构的三维卷积神经网络，对三维代价体进行代价聚合，生成主视图图像在116空间分辨率层级下的初始深度图； S6、根据初始深度图计算深度方差，并自适应调整深度假设范围，构建新的三维代价体，生成18分辨率层级下的深度图； S7、重复步骤S6，生成14分辨率层级下的稠密深度图； S8、基于稠密深度图生成三维稠密点云，并进行配准和融合，完成3D模型的重建； 所述S4具体包括： S41、对每张辅助视图图像，计算与主视图图像之间的图像特征相似性评分； S42、在当前空间分辨率层级下的深度假设集合中，依据像素反投影和投影转换关系，统计主视图图像中有效像素在辅助视图图像中的投影像素点数量，计算几何可见性评分； S43、将图像特征相似性评分与几何可见性评分进行加权融合，得到视角评分； S44、根据稀疏程度动态调整融合权重系数； S45、对所有辅助视图的视角评分进行排序，选择评分最高的至少一张辅助视图图像。

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