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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于GRU和3DCNN的多视图三维重建方法及系统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：CN119600206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411746819.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于GRU和3DCNN的多视图三维重建方法及系统是由张晔;周佐运;李坤洪;张勇健设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GRU和3DCNN的多视图三维重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GRU和3DCNN的多视图三维重建方法及系统，方法包括：对目标对象在不同视角下的图像进行特征提取得到特征图；将各个特征图在不同的深度假设进行可微单应变换；将源特征体与参考特征体按通道划分成多个组，分组计算组相似度并聚合匹配代价体；进行代价体正则化操作并计算深度期望值；将低分辨率的深度图上采样后归一化；根据匹配代价体得到更新的深度图，并构建动态代价体；构建匹配代价体，得到与原分辨率大小相同的深度图；根据相应的损失函数，最终完成多视图三维重建。本发明实施例能够提高高分辨率的深度估计准确度，并实现更完整的三维重建，可广泛应用于计算机技术领域。

本发明授权一种基于GRU和3DCNN的多视图三维重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于GRU和3DCNN的多视图三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标对象在不同视角下的图像集合，并确定其中的参考图像和源图像； 对所述参考图像和所述源图像进行特征提取，得到参考图像和源图像在不同分辨率下的对应的特征图； 在场景的深度范围内采样多个深度假设，并根据相机参数将各个特征图在不同的深度假设进行可微单应变换，得到对应的源特征体和参考特征体；将源特征体与参考特征体按通道划分成多个组，通过组相似性度量模块分组计算组相似度，基于组相似度构造并聚合匹配代价体； 对所述匹配代价体进行代价体正则化操作，得到概率体； 对所述概率体沿深度方向计算深度期望值，得到低分辨率参考图像对应的估计深度图； 将所述低分辨率的深度图上采样后归一化，以归一化的深度值为中心，在其周围缩小的深度采样范围内采样深度假设，构建动态的匹配代价体；将匹配代价体输入到门控循环单元中得到更新的深度图； 以更新的深度值为中心，在其周围采样新的深度假设，并构建新的动态代价体，进而通过多次迭代得到修复后的深度图； 逐一利用修复后的深度图，构建匹配代价体，再进行代价体正则化操作并计算深度期望，得到较高分辨率的参考图像对应的深度图，直至得到与原分辨率大小相同的深度图； 根据所述深度图计算相应的损失函数，最终完成多视图三维重建； 所述根据所述深度图计算相应的损失函数，最终完成多视图三维重建，包括以下步骤： 计算正则化部分损失函数，将3DCNN正则化得到的深度图与对应分辨率的深度真值计算L1损失； 计算门控循环单元部分损失函数权重，在各阶段均使用本阶段与上一阶段的深度真值做差值，得到各阶段两两之间丢失的细节，根据丢失的细节计算逐像素的损失函数权重，得到层次化权重； 计算门控循环单元部分损失函数，利用所述层次化权重，将门控循环单元修复的深度图与对应分辨率的深度真值计算层次化L1损失。

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