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龙图腾网获悉三江学院申请的专利基于单张RGB图像实现不同人体重建模型的融合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：CN117152035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311103238.2，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于单张RGB图像实现不同人体重建模型的融合方法是由林兆骥;赵婕妤;姚莉设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单张RGB图像实现不同人体重建模型的融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于单张RGB图像实现不同人体重建模型的融合方法，方法包括：首先将两个不同重建方法得到的隐式表达网络通过MarchingCubs算法网格化，获得空间及空间分辨率对齐的三维人体重建模型，通过渲染方式获得每个重建模型的像素对齐深度图，并计算空间z的厚度，通过厚度图对比获得两个模型的相同区域和不同区域；使用人体模型数据集渲染出的RGB图像和深度图像，训练得到人物可见面和不可见面的深度图网络，使用RGB图像输入网络得到预测的可见面和不可见面深度图，确定z空间位置并使用厚度放缩算法对齐不同模型的z空间厚度；最后使用边缘距离标记算法将两个模型的不同区域与相同区域在边界处进行插值融合。本发明提高重建精度。

本发明授权基于单张RGB图像实现不同人体重建模型的融合方法在权利要求书中公布了：1.基于单张RGB图像实现不同人体重建模型的融合方法，其特征在于：包括步骤S100：标定模型迁移与融合区域：将两个不同重建方法得到的隐式表达网络通过MarchingCubes算法网格化，获得空间及空间分辨率对齐的三维人体重建模型；基于单张RGB图输入两个三维人体隐式重建模型；通过渲染方式获得每个模型像素对齐的空间深度图，并计算对应的空间厚度图，通过厚度图对比获得两个模型的相同区域和不同区域；步骤S200：基于预测深度图的模型厚度放缩和空间对齐：基于人体模型数据集渲染出的单张RGB图片和对应的空间深度图，训练得到人物可见面和不可见面的深度图网络，使用RGB图像输入网络得到预测的可见面深度图和不可见面深度图；确定z空间位置并使用厚度放缩算法对齐不同重建模型的z空间厚度； 步骤S300：模型融合：将两个重建模型的相同区域和不同区域在边界处进行插值融合；步骤S400：后处理：将模型进行离散三角形裁剪以及法向优化； 步骤S200包括： 步骤S210：使用人体模型数据集渲染出的单张RGB图片，与对应的深度图作为训练对，通过神经网络ResNet构成的图像生成网络分别训练与RGB图像对应的可见面深度图网络与不可见面深度图网络，得到RGB图与图像角度增加180度的深度图网络其中，GD表示训练完成的深度图网络，表示生成可见面深度图的网络，表示生成不可见面深度图的网络；基于训练的可见面深度图网络与不可见面深度图网络得到预测的可见面深度图和不可见面深度图； 步骤S220：基于预测的可见面深度图和不可见面深度图计算逐像素差值得到预测空间厚度图，将预测空间厚度图与第一模型和第二模型空间厚度图中对应像素厚度值做对比，确定z空间厚度和z空间位置； 步骤S230：使用厚度放缩算法放缩迁移部分的厚度，使第一模型和第二模型在z空间上相匹配。

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