(57)【要約】  本出願は、三次元モデルの生成方法、装置、コンピュータデバイス、および記憶媒体に関する。前記方法は、スキャンされたテクスチャ画像および対応する深度画像を取得するステップと、事前にトレーニングされたマスク領域畳み込みニューラルネットワークを介してテクスチャ画像を処理し、テクスチャ画像内の関心領域、および各関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するステップと、関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて深度画像を更新するステップと、更新された深度画像に応じて対応する三次元モデルを構築するステップと、を含む。
2022501737.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
三次元モデルの生成方法であって、
スキャンされたテクスチャ画像および対応する深度画像を取得するステップと、
事前にトレーニングされたマスク領域畳み込みニューラルネットワークを介して前記テクスチャ画像を処理し、前記テクスチャ画像内の関心領域、および各前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するステップと、
前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて前記深度画像を更新するステップと、
更新された前記深度画像に応じて対応する三次元モデルを構築するステップと、を含むことを特徴とする
三次元モデルの生成方法。
【請求項２】
前記関心領域のカテゴリ情報は、各プリセットカテゴリに対応する前記関心領域のカテゴリ値を含み、前記関心領域のマスク情報は、前記プリセットカテゴリのそれぞれに対応する前記関心領域のマスク画像を含み、前記プリセットカテゴリは、ポジティブサンプルカテゴリとネガティブサンプルカテゴリを含むことを特徴とする
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて前記深度画像を更新する前記ステップは、
前記関心領域のカテゴリ情報から、前記関心領域の領域カテゴリを決定するステップと、
前記領域カテゴリが前記ポジティブサンプルカテゴリである場合、前記関心領域のマスク情報から前記領域カテゴリに対応する前記関心領域のマスク画像を取得し、前記領域カテゴリに対応する前記関心領域のマスク画像を、前記関心領域のマスク画像として決定するステップと、
前記関心領域のマスク画像に応じて前記深度画像を更新するステップと、を含むことを特徴とする
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて前記深度画像を更新する前記ステップは、さらに、前記領域カテゴリがネガティブサンプルカテゴリである場合、前記深度画像において前記関心領域に対応する深度情報をクリアするステップを含むことを特徴とする
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて前記深度画像を更新する前記ステップは、さらに、
前記関心領域を除く前記テクスチャ画像の残りの画像領域を取得するステップと、
前記深度画像において前記残りの画像領域に対応する深度情報をクリアするステップと、を含むことを特徴とする
請求項３に記載の方法。
【請求項６】
スキャンされたテクスチャ画像および対応する深度画像を取得する前記ステップの前に、前記方法は、さらに、
収集されたサンプル画像セットを取得し、前記サンプル画像セット内のサンプル画像を領域カテゴリに応じてマークし、前記サンプル画像内の前記プリセットカテゴリの画像領域を取得するステップと、
前記サンプル画像を前記マスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力し、前記サンプル画像内のサンプル関心領域、および各前記サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するステップと、
前記サンプル画像内の前記プリセットカテゴリの画像領域、および前記サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて、前記マスク領域畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするステップと、を含むことを特徴とする
請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記サンプル画像内のサンプル関心領域、および各前記サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定する前記ステップは、
前記サンプル画像の特徴マップを抽出するステップと、
前記特徴マップにおいて候補領域を決定し、前記候補領域から前記サンプル関心領域をフィルタリングするステップと、
事前設定された領域特徴の集約方法および事前設定された完全に接続された畳み込みニューラルネットワークを介して、前記サンプル関心領域を処理して、前記サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を生成するステップと、を含むことを特徴とする
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
三次元モデルの生成装置であって、
スキャンされたテクスチャ画像および対応する深度画像を取得するように設定された画像取得モジュールと、
事前にトレーニングされたマスク領域畳み込みニューラルネットワークを介して前記テクスチャ画像を処理し、前記テクスチャ画像内の関心領域、および各前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するように設定されたテクスチャ画像処理モジュールと、
前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて前記深度画像を更新するように設定された深度画像更新モジュールと、
更新された前記深度画像に応じて対応する三次元モデルを構築するように設定されたモデル構築モジュールと、を含むことを特徴とする
三次元モデルの生成装置。
【請求項９】
コンピュータデバイスであって、メモリとプロセッサを含み、前記メモリにはコンピュータプログラムが記憶され、前記プロセッサは前記コンピュータプログラムを実行するときに請求項１〜７のいずれか１項に記載の前記方法におけるステップを達成することを特徴とする
コンピュータデバイス。
【請求項１０】
コンピュータ可読記憶媒体であって、その中にはコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、請求項１〜７のいずれか１項に記載の三次元モデル生成方法のステップを達成することを特徴とする
コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、三次元スキャン技術の分野に関し、特に、三次元モデルの生成方法、装置、デバイス、および記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
三次元モデルは、実際のオブジェクトの三次元構造と形状を表すために使用され、通常、実際のオブジェクトの深度画像をスキャンし、続いて、その深度画像を三次元モデリングツールで処理して実際のオブジェクトの三次元モデルを構築する。三次元モデルは、医療、建築、および電子ゲームなどの分野で、幅広い適用の見通しがある。
【０００３】
しかしながら、実際のオブジェクトの深度画像をスキャンする際には、不要なデータがスキャンされることが多く、これらのデータは三次元モデル構築の精度に影響を与えやすくなる。例えば、口腔内スキャナーで使用者の口をスキャンする場合、歯と歯茎の三次元データに加えて、舌の三次元データもスキャンされ、これらの三次元データは、歯の三次元モデルの構築を妨害する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
これに基づいて、上記の技術的問題に対して三次元モデルの精度を向上できる三次元モデルの生成方法、装置、デバイス、および記憶媒体を提供する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
三次元モデルの生成方法であって、前記方法は、スキャンされたテクスチャ画像および対応する深度画像を取得するステップと、事前にトレーニングされたマスク領域畳み込みニューラルネットワークを介して前記テクスチャ画像を処理し、前記テクスチャ画像内の関心領域、および各前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するステップと、前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて前記深度画像を更新するステップと、更新された前記深度画像に応じて対応する三次元モデルを構築するステップと、を含む。
【０００６】
一実施例では、前記関心領域のカテゴリ情報は、各プリセットカテゴリに対応する前記関心領域のカテゴリ値を含み、前記関心領域のマスク情報は、前記プリセットカテゴリのそれぞれに対応する前記関心領域のマスク画像を含み、前記プリセットカテゴリは、ポジティブサンプルカテゴリとネガティブサンプルカテゴリを含む。
【０００７】
一実施例では、前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて前記深度画像を更新するステップは、前記関心領域のカテゴリ情報から、前記関心領域の領域カテゴリを決定するステップと、前記領域カテゴリが前記ポジティブサンプルカテゴリである場合、前記関心領域のマスク情報から前記領域カテゴリに対応する前記関心領域のマスク画像を取得し、前記領域カテゴリに対応する前記関心領域のマスク画像を、前記関心領域のマスク画像として決定するステップと、前記関心領域のマスク画像に応じて前記深度画像を更新するステップと、を含む。
【０００８】
一実施例では、前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて前記深度画像を更新するステップは、さらに、前記領域カテゴリがネガティブサンプルカテゴリである場合、前記深度画像において前記関心領域に対応する深度情報をクリアするステップを含む。
【０００９】
一実施例では、前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて前記深度画像を更新するステップは、さらに、前記関心領域を除く前記テクスチャ画像の残りの画像領域を取得するステップと、前記深度画像において前記残りの画像領域に対応する深度情報をクリアするステップと、を含む。
【００１０】
一実施例では、スキャンされたテクスチャ画像および対応する深度画像を取得するステップの前に、前記方法は、さらに、収集されたサンプル画像セットを取得し、前記サンプル画像セット内のサンプル画像を領域カテゴリに応じてマークし、前記サンプル画像内の前記プリセットカテゴリの画像領域を取得するステップと、前記サンプル画像を前記マスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力し、前記サンプル画像内のサンプル関心領域、および各前記サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するステップと、前記サンプル画像内の前記プリセットカテゴリの画像領域、および前記サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて、前記マスク領域畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするステップと、を含む。
【００１１】
一実施例では、前記サンプル画像内のサンプル関心領域、および各前記サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するステップは、前記サンプル画像の特徴マップを抽出するステップと、前記特徴マップにおいて候補領域を決定し、前記候補領域から前記サンプル関心領域をフィルタリングするステップと、事前設定された領域特徴の集約方法および事前設定された完全に接続された畳み込みニューラルネットワークを介して、前記サンプル関心領域を処理して、前記サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を生成するステップと、を含む。
【００１２】
三次元モデルの生成装置であって、前記装置は、スキャンされたテクスチャ画像および対応する深度画像を取得するように設定された画像取得モジュールと、事前にトレーニングされたマスク領域畳み込みニューラルネットワークを介して前記テクスチャ画像を処理し、前記テクスチャ画像内の関心領域、および各前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するように設定されたテクスチャ画像処理モジュールと、前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて前記深度画像を更新するように設定された深度画像更新モジュールと、更新された前記深度画像に応じて対応する三次元モデルを構築するように設定されたモデル構築モジュールと、を含む。
【００１３】
コンピュータデバイスであって、メモリとプロセッサを含み、前記メモリにはコンピュータプログラムが記憶され、前記プロセッサは前記コンピュータプログラムを実行するときに次のステップを達成し、それは、
スキャンされたテクスチャ画像および対応する深度画像を取得するステップと、
事前にトレーニングされたマスク領域畳み込みニューラルネットワークを介して前記テクスチャ画像を処理し、前記テクスチャ画像内の関心領域、および各前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するステップと、
前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて前記深度画像を更新するステップと、
更新された前記深度画像に応じて対応する三次元モデルを構築するステップと、を含む。
コンピュータ可読記憶媒体であって、その上にはコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、以下のステップを達成し、それは、スキャンされたテクスチャ画像および対応する深度画像を取得するステップと、事前にトレーニングされたマスク領域畳み込みニューラルネットワークを介して前記テクスチャ画像を処理し、前記テクスチャ画像内の関心領域、および各前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するステップと、前記関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて前記深度画像を更新するステップと、更新された前記深度画像に応じて対応する三次元モデルを構築するステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１４】
上記三次元モデルの生成方法、装置、デバイスおよび記憶媒体は、トレーニングされたマスク畳み込みニューラルネットワークを介してテクスチャ画像から関心領域を抽出し、各関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じてテクスチャ画像に対応する深度画像を更新し、更新された深度画像に応じて対応する三次元モデルを構築することにより、深度画像内のノイズデータを除去する効果を改善し、そして三次元モデルの精度を向上させる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、一実施例における三次元モデルの生成方法の概略フローチャートである。
【図２】図２は、一実施例における三次元モデルの生成方法においてマスク領域畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするプロセスの概略フローチャートである。
【図３】図３は、一実施例における三次元モデルの生成装置の構造ブロック図である。
【図４】図４は、一実施例におけるコンピュータデバイスの内部構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本出願の目的、技術的解決手段、および利点をより明確にするために、以下は、添付の図面および実施例を参照して、本出願をさらに詳細に説明する。本明細書に記載の特定の実施例は、本出願を説明するためにのみ使用され、本出願を限定するために使用されないことを理解されたい。
【００１７】
一実施例では、図１に示されるとおり、三次元モデルの生成方法を提供し、前記方法は、以下のステップを含む。
【００１８】
ステップ１０２において、スキャンされたテクスチャ画像および対応する深度画像を取得する。
【００１９】
具体的には、三次元スキャナーによってスキャンされたテクスチャ画像、およびテクスチャ画像に対応する深度画像を取得する。ここで、テクスチャ画像には、スキャン対象のテクスチャ情報が記録され、深度画像には、テクスチャ画像内の各ピクセルに対応する深度情報が記録される。
【００２０】
ステップ１０４において、事前にトレーニングされたマスク領域畳み込みニューラルネットワークを介してテクスチャ画像を処理し、テクスチャ画像内の関心領域、および各関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定する。
【００２１】
ここで、マスク領域畳み込みニューラルネットワーク（Ｍａｓｋ  Ｒ−ＣＮＮ）は、領域畳み込みニューラルネットワーク（Ｒ−ＣＮＮ）から進化され、画像ターゲットの検出と分割アルゴリズムである。関心領域（Ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ、ＲＯＩ）は、テクスチャ画像内の処理する必要がある画像領域であり、関心領域において三次元モデルを構築するために必要なデータが存在する可能性がある。
【００２２】
具体的には、マスク領域畳み込みニューラルネットワークを事前にトレーニングし、テクスチャ画像をマスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力し、テクスチャ画像内の関心領域、および各関心領域に対応するカテゴリ情報とマスク情報を出力する。
【００２３】
ここで、関心領域に対応するカテゴリ情報には、各プリセットカテゴリに対する関心領域のカテゴリ値を含み、プリセットカテゴリに対する関心領域のカテゴリ値に応じて、関心領域が該プリセットカテゴリに属するかどうかを決定できる。関心領域のマスク情報は、各プリセットカテゴリに対する関心領域のマスク画像を含み、各プリセットカテゴリに対する関心領域のマスク画像は、バイナリマスク画像である。
【００２４】
一実施例では、プリセットカテゴリは、ポジティブサンプルカテゴリとネガティブサンプルカテゴリに分けられ、ポジティブサンプルカテゴリに属する関心領域には、三次元モデルを構築するために有用なデータを含み、ネガティブサンプルカテゴリに属する関心領域には、三次元モデルへの干渉を引き起こしやすいノイズデータを含み、これにより、異なるプリセットカテゴリに属する関心領域に対して対応する処理を実行することにより、三次元モデルの精度を向上させる。
【００２５】
ステップ１０６において、関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて深度画像を更新する。
【００２６】
具体的には、関心領域のカテゴリ情報には、各プリセットカテゴリに対応する関心領域のカテゴリ値を含むため、各プリセットカテゴリに対する関心領域のカテゴリ値に応じて、関心領域が属するプリセットカテゴリを決定でき、関心領域が属するプリセットカテゴリは、関心領域の領域カテゴリである。
【００２７】
一実施例では、各プリセットカテゴリに対応する関心領域のカテゴリ値は0または1であり、プリセットカテゴリのいずれかに対応する関心領域のカテゴリ値が0である場合、関心領域は該プリセットカテゴリに属していないと見なされ、プリセットカテゴリのいずれかに対応する関心領域のカテゴリ値が1である場合、関心領域が該プリセットカテゴリに属すると見なされ、これにより、関心領域の領域カテゴリを正確に決定する。
【００２８】
具体的には、関心領域の領域カテゴリを決定した後、関心領域のマスク情報から、該領域カテゴリに対応する関心領域のマスク画像を取得し、該領域カテゴリに対応する関心領域のマスク画像を関心領域のマスク画像として決定する。ポジティブサンプルカテゴリに属する関心領域の深度情報を含む、ネガティブサンプルカテゴリに属する関心領域に対応する深度情報を除去するために、関心領域の領域カテゴリおよび関心領域のマスク画像に応じて深度画像内の関心領域に対応する深度情報を更新する。
【００２９】
ステップ１０８において、更新された深度画像に応じて対応する三次元モデルを構築する。
【００３０】
具体的には、各関心領域の領域カテゴリとマスク画像に応じてプリセットされた三次元再構築アルゴリズムと更新された深度画像に応じて三次元モデルを構築し、構築された三次元モデルが取得され、ここで、三次元再構築アルゴリズムに特別な制限はない。
【００３１】
上記三次元モデルの生成方法において、トレーニングされたマスク領域畳み込みニューラルネットワークを介してテクスチャ画像を処理し、テクスチャ画像内の関心領域、および各関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定し、関心領域の領域カテゴリとマスク画像を決定し、関心領域の領域カテゴリとマスク画像に従って深度画像を処理することにより、深度画像内のノイズデータの除去と有効データの保持という効果を改善し、三次元モデル再構築の精度を向上させる。
【００３２】
一実施例では、深度画像を更新するとき、関心領域の領域カテゴリがポジティブサンプルカテゴリである場合、関心領域のマスク画像と深度画像に対してマスク動作を行い、更新された深度画像を取得することにより、深度画像内のポジティブサンプルカテゴリに対応する深度情報を効果的に保持する。ここで、マスク動作は、マスク画像内のマスク値に、深度画像の対応する領域の深度値を乗算することであってもよい。
【００３３】
一実施例では、深度画像を更新するとき、関心領域の領域カテゴリがネガティブサンプルカテゴリである場合、深度画像内の関心領域に対応する深度情報をクリアすることにより、深度画像のネガティブサンプルカテゴリに対応する深度情報を効果的に除去する。ここで、まず、深度画像内の関心領域に対応する深度画像領域を決定することによって、該深度画像領域の深度値を除去できる。また、関心領域のマスク画像内のマスク値をゼロに設定してから、更新された該マスク画像と深度画像に対してマスク動作を行うことも可能である。
【００３４】
一実施例では、深度画像を更新するとき、テクスチャ画像内のすべての関心領域を除く残りの画像領域を取得し、深度画像内の残りの画像領域に対応する深度情報を除去することにより、残りの画像領域に対応する深度情報が三次元モデルの構築に干渉するのを効果的に回避する。
【００３５】
一実施例では、スキャンされたテクスチャ画像と深度画像は、それぞれ歯のテクスチャ画像と歯の深度画像であり、ポジティブサンプルカテゴリは歯茎カテゴリと歯カテゴリを含み、ネガティブサンプルカテゴリは舌カテゴリと舌頬側カテゴリを含み、これにより、口腔内の三次元モデルの構築プロセスに干渉しやすい舌、舌頬側の画像データを処理しやすく、三次元モデルの精度を向上させる。
【００３６】
一実施例では、歯のテクスチャ画像をマスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力するとき、歯の深度画像内の関心領域、および各関心領域に対応するカテゴリ情報とマスク情報を取得する。関心領域に対応するカテゴリ情報には、歯茎カテゴリ、歯カテゴリ、舌カテゴリ、および舌頬側カテゴリにそれぞれ対応する関心領域のカテゴリ値を含み、関心領域に対応するマスク情報には、歯茎カテゴリ、歯カテゴリ、舌カテゴリ、および舌頬側カテゴリにそれぞれ対応する関心領域のマスク画像を含む。歯茎カテゴリ、歯カテゴリ、舌カテゴリ、および舌頬側カテゴリにそれぞれ対応する関心領域のカテゴリ値に応じて、関心領域が属する領域カテゴリを決定し、関心領域のカテゴリをより正確に決定するように、該領域カテゴリに対応する関心領域のマスク画像を関心領域のマスク画像として設定する。一例として、関心領域が属する領域カテゴリが歯茎カテゴリである場合、歯茎カテゴリに対応する関心領域のマスク画像を、関心領域のマスク画像として設定する。
【００３７】
一実施例では、歯カテゴリと歯茎カテゴリがポジティブサンプルカテゴリに属し、舌カテゴリと舌頬側カテゴリがネガティブサンプルカテゴリに属するため、関心領域が歯カテゴリまたは歯茎カテゴリに属する場合、関心領域のマスク画像と深度画像に対してマスク動作を行い、関心領域が舌カテゴリまたは舌頬側カテゴリに属する場合、深度画像内の関心領域に対応する深度情報をクリアすることにより、深度画像内のポジティブサンプルカテゴリに対応する深度情報を効果的に保持し、深度画像内のネガティブサンプルカテゴリに対応する深度情報を効果的に除去する。
【００３８】
別の実施例では、図２に示すとおり、三次元モデルの生成方法におけるマスク領域畳み込みニューラルネットワークのトレーニングプロセスを提供し、以下のステップを含む。
【００３９】
ステップ２０２において、収集されたサンプル画像セットを取得し、サンプル画像セット内のサンプル画像を領域カテゴリに応じてマークし、サンプル画像内のプリセットカテゴリの画像領域を取得する。
【００４０】
具体的には、サンプル画像セットのサンプル画像は、スキャン対象と同じタイプのオブジェクトのテクスチャ画像である。サンプル画像セットを取得した後、サンプル画像セット内のサンプル画像の領域に対してマークを付け、サンプル画像内のプリセットカテゴリの画像領域を取得できる。ここで、Ｌａｂｅｌｍｅ画像注釈ツールを使用してサンプル画像の領域をマークできる。
【００４１】
一実施例では、プリセットカテゴリは、ポジティブサンプルカテゴリとネガティブサンプルカテゴリに分けられ、それによって、マスク領域畳み込みニューラルネットワークに対するトレーニング効果を向上させる。
【００４２】
一実施例では、スキャン対象が歯である場合、年齢の異なる人の歯のテクスチャ画像を収集でき、例えば、０〜８０歳の年齢範囲は、１０歳ごとに８つのセグメントに分割され、各年齢層に対して、男女比が１：１のテクスチャ画像を収集する。
【００４３】
ステップ２０４において、サンプル画像をマスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力し、サンプル画像内のサンプル関心領域、および各サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定する。
【００４４】
具体的には、マスク領域畳み込みニューラルネットワークを介してサンプル画像を処理し、サンプル画像内のサンプル関心領域、および各サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を取得する。
【００４５】
ステップ２０６において、サンプル画像内のプリセットカテゴリの画像領域、およびサンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて、マスク領域畳み込みニューラルネットワークをトレーニングする。
【００４６】
具体的には、サンプル関心領域のカテゴリ情報には、各プリセットカテゴリに対応するサンプル関心領域のカテゴリ値を含むため、各プリセットカテゴリに対応するサンプル関心領域のカテゴリ値に応じてサンプル関心領域が属するプリセットカテゴリを決定できる。サンプル関心領域が属するプリセットカテゴリ（すなわち、サンプル関心の領域カテゴリ）を決定した後、サンプル関心領域をサンプル画像内の該プリセットカテゴリの画像領域と比較して、マスク領域畳み込みニューラルネットワークのトレーニングプロセスにおけるエラーを取得でき、該エラーに応じてマスク領域畳み込みニューラルネットワークのネットワークパラメータを調整し、このようにして、マスク領域畳み込みニューラルネットワークのネットワークパラメータを何度も調整して、マスク領域畳み込みニューラルネットワークの監督トレーニングを実現する。
【００４７】
一実施例では、サンプル画像をマスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力する前に、サンプル画像に対して画像処理動作を実行し、ここで、画像処理動作は、マスク領域畳み込みニューラルネットワークのトレーニング効果を改善するための輝度整合性処理と平均化解除処理を含む。
【００４８】
一実施例では、サンプル画像をマスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力するとき、マスク領域畳み込みニューラルネットワーク内の深度残差ニューラルネットワーク（ＲｅｓＮｅｔニューラルネットワーク）を介してサンプル画像の特徴マップを抽出し、該特徴マップのそれぞれの特徴ポイントに対してプリセットされたサイズの候補領域を設定し、候補領域を、マスク領域畳み込みニューラルネットワーク内の領域候補ネットワーク（Ｒｅｇｉｏｎ  Ｐｒｏｐｏｓａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＲＰＮ）に入力し、候補領域をフィルタリングしてサンプル画像のサンプル関心領域を取得するために、バイナリ分類と境界回帰を実行する。次に、プリセットされた領域特徴の集約方法により関心領域を処理して、関心領域のカテゴリ情報を決定し、マスク領域畳み込みニューラルネットワーク内の完全に接続された畳み込みニューラルネットワークの動作によって関心領域のマスク情報を生成する。ここで、領域特徴の集約方法は、マスク領域畳み込みニューラルネットワークのＲＯＩ  Ａｌｉｇｎ方法である。
【００４９】
図１〜２のフローチャートにおける様々なステップは、矢印で示すように順番に表示されるが、これらのステップは、必ずしも矢印で示すように順番に実行されるとは限らないことを理解されたい。本明細書に明確な説明がない限り、これらのステップの実行には厳密な順序はなく、これらのステップは他の順序で実行できる。そして、図１−２におけるステップの少なくとも一部は、複数のサブステップまたは複数のステージを含むことができ、これらのサブステップまたはステージは、必ずしも同時に実行する必要はないが、異なる時間に実行でき、これらのサブステップまたはステージの実行順序は、必ずしも連続して実行されるとは限らないが、他のステップまたは他のステップのサブステップまたはステージの少なくとも一部と順番にまたは交互に実行できる。
【００５０】
一実施例では、図３に示すとおり、画像取得モジュール３０２と、テクスチャ画像処理モジュール３０４と、深度画像更新モジュール３０６と、モデル構築モジュール３０８を含む三次元モデルの生成装置３００を提供する。
【００５１】
ここで、画像取得モジュール３０２は、スキャンされたテクスチャ画像および対応する深度画像を取得するように設定される。
【００５２】
具体的には、三次元スキャナーによってスキャンされたテクスチャ画像、およびテクスチャ画像に対応する深度画像を取得する。ここで、テクスチャ画像には、スキャン対象のテクスチャ情報が記録され、深度画像には、テクスチャ画像内の各ピクセルに対応する深度情報が記録される。
【００５３】
テクスチャ画像処理モジュール３０４は、事前にトレーニングされたマスク領域畳み込みニューラルネットワークを介してテクスチャ画像を処理して、テクスチャ画像内の関心領域、および各関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するように設定される。
【００５４】
ここで、マスク領域畳み込みニューラルネットワーク（Ｍａｓｋ  Ｒ−ＣＮＮ）は、領域畳み込みニューラルネットワーク（Ｒ−ＣＮＮ）から進化され、画像ターゲットの検出と分割アルゴリズムである。関心領域（Ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ、ＲＯＩ）は、テクスチャ画像内の処理する必要がある画像領域であり、関心領域において三次元モデルを構築するために必要なデータが存在する可能性がある。
【００５５】
具体的には、マスク領域畳み込みニューラルネットワークを事前にトレーニングし、テクスチャ画像をマスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力し、テクスチャ画像内の関心領域、および各関心領域に対応するカテゴリ情報とマスク情報を出力する。
【００５６】
ここで、関心領域に対応するカテゴリ情報には、各プリセットカテゴリに対する関心領域のカテゴリ値を含み、プリセットカテゴリに対する関心領域のカテゴリ値に応じて、関心領域が該プリセットカテゴリに属するかどうかを決定できる。関心領域のマスク情報は、各プリセットカテゴリに対する関心領域のマスク画像を含み、各プリセットカテゴリに対する関心領域のマスク画像は、バイナリマスク画像である。
【００５７】
一実施例では、プリセットカテゴリは、ポジティブサンプルカテゴリとネガティブサンプルカテゴリに分けられ、ポジティブサンプルカテゴリに属する関心領域には、三次元モデルを構築するために有用なデータを含み、ネガティブサンプルカテゴリに属する関心領域には、三次元モデルへの干渉を引き起こしやすいノイズデータを含み、これにより、異なるプリセットカテゴリに属する関心領域に対して対応する処理を実行することにより、三次元モデルの精度を向上させる。
【００５８】
深度画像更新モジュール３０６は、関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて深度画像を更新するように設定される。
【００５９】
具体的には、関心領域のカテゴリ情報には、各プリセットカテゴリに対応する関心領域のカテゴリ値を含むため、各プリセットカテゴリに対する関心領域のカテゴリ値に応じて、関心領域が属するプリセットカテゴリを決定でき、関心領域が属するプリセットカテゴリは、関心領域の領域カテゴリである。
【００６０】
一実施例では、各プリセットカテゴリに対応する関心領域のカテゴリ値は0または1であり、プリセットカテゴリのいずれかに対応する関心領域のカテゴリ値が0である場合、関心領域は該プリセットカテゴリに属していないと見なされ、プリセットカテゴリのいずれかに対応する関心領域のカテゴリ値が1である場合、関心領域が該プリセットカテゴリに属すると見なされ、これにより、関心領域の領域カテゴリを正確に決定する。
【００６１】
具体的には、関心領域の領域カテゴリを決定した後、関心領域のマスク情報から、該領域カテゴリに対応する関心領域のマスク画像を取得し、該領域カテゴリに対応する関心領域のマスク画像を関心領域のマスク画像として決定する。関心領域の領域カテゴリおよび関心領域のマスク画像に応じて深度画像内の関心領域に対応する深度情報を更新し、ポジティブサンプルカテゴリに属する関心領域の深度情報を含む、ネガティブサンプルカテゴリに属する関心領域に対応する深度情報を除去する。
【００６２】
モデル構築モジュール３０８は、更新された深度画像に応じて対応する三次元モデルを構築するように設定される。
【００６３】
具体的には、各関心領域の領域カテゴリとマスク画像に応じて、プリセットされた三次元再構築アルゴリズムと更新された深度画像に従って三次元モデルを構築し、構築された三次元モデルが取得され、ここで、三次元再構築アルゴリズムに特別な制限はない。
【００６４】
上記三次元モデルの生成方法において、トレーニングされたマスク領域畳み込みニューラルネットワークを介してテクスチャ画像を処理し、テクスチャ画像内の関心領域、および各関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定し、関心領域の領域カテゴリとマスク画像を決定し、関心領域の領域カテゴリとマスク画像に応じて深度画像を処理することにより、深度画像内のノイズデータの除去と有効データの保持という効果を改善し、三次元モデルの再構築の精度を向上させる。
【００６５】
一実施例では、深度画像を更新するとき、関心領域の領域カテゴリがポジティブサンプルカテゴリである場合、関心領域のマスク画像と深度画像に対してマスク動作を行い、更新された深度画像を取得することにより、深度画像内のポジティブサンプルカテゴリに対応する深度情報を効果的に保持する。ここで、マスク動作は、マスク画像内のマスク値に、深度画像の対応する領域の深度値を乗算することであってもよい。
【００６６】
一実施例では、深度画像を更新するとき、関心領域の領域カテゴリがネガティブサンプルカテゴリである場合、深度画像内の関心領域に対応する深度情報をクリアすることにより、深度画像のネガティブサンプルカテゴリに対応する深度情報を効果的に除去する。ここで、まず、深度画像内の関心領域に対応する深度画像領域を決定することによって、該深度画像領域の深度値を除去できる。また、関心領域のマスク画像内のマスク値をゼロに設定してから、更新された該マスク画像と深度画像に対してマスク動作を行うことも可能である。
【００６７】
一実施例では、深度画像を更新するとき、テクスチャ画像内のすべての関心領域を除く残りの画像領域を取得し、深度画像内の残りの画像領域に対応する深度情報を除去することにより、残りの画像領域に対応する深度情報が三次元モデルの構築に干渉するのを効果的に回避する。
【００６８】
一実施例では、スキャンされたテクスチャ画像と深度画像は、それぞれ歯のテクスチャ画像と歯の深度画像であり、ポジティブサンプルカテゴリは歯茎カテゴリと歯カテゴリを含み、ネガティブサンプルカテゴリは舌カテゴリと舌頬側カテゴリを含み、これにより、口腔内の三次元モデルの構築プロセスに干渉しやすい舌、舌頬側の画像データを処理しやすく、三次元モデルの精度を向上させる。
【００６９】
一実施例では、歯のテクスチャ画像をマスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力するとき、歯の深度画像内の関心領域、および各関心領域に対応するカテゴリ情報とマスク情報を取得する。関心領域に対応するカテゴリ情報には、歯茎カテゴリ、歯カテゴリ、舌カテゴリ、および舌頬側カテゴリにそれぞれ対応する関心領域のカテゴリ値を含み、関心領域に対応するマスク情報には、歯茎カテゴリ、歯カテゴリ、舌カテゴリ、および舌頬側カテゴリにそれぞれ対応する関心領域のマスク画像を含む。歯茎カテゴリ、歯カテゴリ、舌カテゴリ、および舌頬側カテゴリにそれぞれ対応する関心領域のカテゴリ値に応じて、関心領域が属する領域カテゴリを決定し、関心領域のカテゴリをより正確に決定するように、該領域カテゴリに対応する関心領域のマスク画像を関心領域のマスク画像として設定する。一例として、関心領域が属する領域カテゴリが歯茎カテゴリである場合、歯茎カテゴリに対応する関心領域のマスク画像を、関心領域のマスク画像として設定する。
【００７０】
一実施例では、歯カテゴリと歯茎カテゴリがポジティブサンプルカテゴリに属し、舌カテゴリと舌頬側カテゴリがネガティブサンプルカテゴリに属するため、関心領域が歯カテゴリまたは歯茎カテゴリに属する場合、関心領域のマスク画像と深度画像に対してマスク動作を行い、関心領域が舌カテゴリまたは舌頬側カテゴリに属する場合、深度画像内の関心領域に対応する深度情報を除去することにより、深度画像内のポジティブサンプルカテゴリに対応する深度情報を効果的に保持し、深度画像内のネガティブサンプルカテゴリに対応する深度情報を効果的に除去する。
【００７１】
一実施例では、マスク領域畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするとき、収集されたサンプル画像セットを取得し、領域カテゴリに応じてサンプル画像セット内のサンプル画像をマークしてサンプル画像内のプリセットカテゴリの画像領域を取得し、サンプル画像をマスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力して、サンプル画像内のサンプル関心領域、および各サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定し、サンプル画像内のプリセットカテゴリの画像領域、および各サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて、マスク領域畳み込みニューラルネットワークをトレーニングすることにより、マスク領域畳み込みニューラルネットワークに対する監督トレーニングによって、マスク領域畳み込みニューラルネットワークのトレーニング効果を向上させる。
【００７２】
ここで、サンプル画像セットのサンプル画像は、スキャン対象と同じタイプのオブジェクトのテクスチャ画像である。サンプル画像セットを取得した後、サンプル画像セット内のサンプル画像の領域をマークし、サンプル画像内のプリセットカテゴリの画像領域を取得することができる。サンプル関心領域が属するプリセットカテゴリを決定した後、サンプル関心領域をサンプル画像内の該プリセットカテゴリの画像領域と比較して、マスク領域畳み込みニューラルネットワークのトレーニングプロセスにおけるエラーを取得でき、該エラーに応じてマスク領域畳み込みニューラルネットワークのネットワークパラメータを調整し、このようにして、マスク領域畳み込みニューラルネットワークのネットワークパラメータを何度も調整して、マスク領域畳み込みニューラルネットワークの監督トレーニングを実現する。
【００７３】
一実施例では、サンプル画像をマスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力する前に、サンプル画像に対して画像処理動作を実行し、ここで、画像処理動作は、マスク領域畳み込みニューラルネットワークのトレーニング効果を改善するための輝度整合性処理と平均化解除処理を含む。
【００７４】
一実施例では、サンプル画像をマスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力するとき、マスク領域畳み込みニューラルネットワーク内の深度残差ニューラルネットワークを介してサンプル画像の特徴マップを抽出し、該特徴マップのそれぞれの特徴ポイントに対してプリセットされたサイズの候補領域を設定し、候補領域を、マスク領域畳み込みニューラルネットワーク内の領域候補ネットワークに入力し、候補領域をフィルタリングしてサンプル画像のサンプル関心領域を取得するために、バイナリ分類と境界回帰を実行する。次に、プリセットされた領域特徴の集約方法により関心領域を処理して、関心領域のカテゴリ情報を決定し、マスク領域畳み込みニューラルネットワーク内の完全に接続された畳み込みニューラルネットワークの動作によって関心領域のマスク情報を生成する。ここで、領域特徴の集約方法は、マスク領域畳み込みニューラルネットワークのＲＯＩ  Ａｌｉｇｎ方法である。
【００７５】
一実施例では、スキャン対象が歯である場合、年齢の異なる人の歯のテクスチャ画像を収集でき、例えば、0〜80歳の年齢範囲は、10歳ごとに8つのセグメントに分割され、各年齢層に対して、男女比が1：1のテクスチャ画像を収集する。
【００７６】
三次元モデルの生成装置の特定の制限については、上記の三次元モデルの生成方法に対する制限を参照でき、ここでは繰り返さない。上記の三次元モデルの生成装置における各モジュールは、ソフトウェア、ハードウェア、およびそれらの組み合わせによって、全体的または部分的に実装できる。上記各モジュールは、プロセッサが上記の各モジュールに対応する動作を呼び出して実行できるように、ハードウェアの形で埋め込まれるか、またはコンピュータデバイスのプロセッサから独立でき、また、ソフトウェアの形でコンピュータデバイスのメモリに格納できる。
【００７７】
一実施例では、コンピュータデバイスが提供され、該コンピュータデバイスはサーバーであってもよく、その内部構造図は図４に示されるようなものであってもよい。該コンピュータデバイスは、システムバスを介して接続されたプロセッサ、メモリ、ネットワークインタフェース、およびデータベースを含む。このうち、該コンピュータデバイスのプロセッサは、計算と制御機能を提供するように設定される。該コンピュータデバイスのメモリは、不揮発性記憶媒体および内部メモリを含む。該不揮発性記憶媒体には、オペレーティングシステム、コンピュータプログラム、およびデータベースが記憶される。該内部メモリは、不揮発性記憶媒体内のオペレーティングシステムとコンピュータプログラムの動作のための環境を提供する。該コンピュータデバイスのデータベースは、マスク領域畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするために設定されたサンプル画像セットを記憶するように設定される。該コンピュータデバイスのネットワークインタフェースは、ネットワーク接続を介して外部端末と通信するように設定される。該コンピュータプログラムは、三次元モデルの生成方法を達成するためにプロセッサによって実行される。
【００７８】
当業者は、図４に示される構造が、本出願の解決手段に関連する構造の一部のブロック図にすぎず、本出願の解決手段が設定されるべきコンピュータデバイスに対する制限を構成しないことを理解でき、特定のコンピュータデバイスは、図に示されているよりも多いまたは少ないコンポーネントを含むか、特定のコンポーネントを組み立てるか、または異なるコンポーネント配置を有することができる。
【００７９】
一実施例では、メモリとプロセッサを含むコンピュータデバイスが提供され、メモリにはコンピュータプログラムが記憶され、該プロセッサがコンピュータプログラムを実行するときに、以下のステップを達成し、前記ステップは、
スキャンされたテクスチャ画像および対応する深度画像を取得するステップと、
事前にトレーニングされたマスク領域畳み込みニューラルネットワークを介してテクスチャ画像を処理し、テクスチャ画像内の関心領域、および各関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するステップと、
関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて深度画像を更新するステップと、
更新された深度画像に応じて対応する三次元モデルを構築するステップと、を含む。
【００８０】
一実施形態では、プロセッサがコンピュータプログラムを実行するときに、以下のステップも達成され、前記ステップは、関心領域のカテゴリ情報から、関心領域の領域カテゴリを決定するステップと、領域カテゴリがポジティブサンプルカテゴリである場合、関心領域のマスク情報から領域カテゴリに対応する関心領域のマスク画像を取得し、領域カテゴリに対応する関心領域のマスク画像を、関心領域のマスク画像として決定するステップと、関心領域のマスク画像に応じて深度画像を更新するステップと、を含む。
【００８１】
一実施形態では、プロセッサがコンピュータプログラムを実行するときに、以下のステップも達成され、前記ステップは、領域カテゴリがネガティブサンプルカテゴリである場合、深度画像の関心領域に対応する深度情報をクリアするステップを含む。
【００８２】
一実施形態では、プロセッサがコンピュータプログラムを実行するときに、以下のステップも達成され、前記ステップは、関心領域を除くテクスチャ画像の残りの画像領域を取得するステップと、深度画像の残りの画像領域に対応する深度情報をクリアするステップと、を含む。
【００８３】
一実施形態では、プロセッサがコンピュータプログラムを実行するときに、以下のステップも達成され、前記ステップは、収集されたサンプル画像セットを取得し、サンプル画像セット内のサンプル画像を領域カテゴリに応じてマークし、サンプル画像内のプリセットカテゴリの画像領域を取得するステップと、サンプル画像をマスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力し、サンプル画像内のサンプル関心領域、および各サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するステップと、サンプル画像内のプリセットカテゴリの画像領域、およびサンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて、マスク領域畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするステップと、を含む。
【００８４】
一実施形態では、プロセッサがコンピュータプログラムを実行するときに、以下のステップも達成され、前記ステップは、サンプル画像の特徴マップを抽出するステップと、特徴マップにおいて候補領域を決定し、候補領域からサンプル関心領域をフィルタリングするステップと、
事前設定された領域特徴の集約方法および事前設定された完全に接続された畳み込みニューラルネットワークを介してサンプル関心領域を処理して、サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を生成するステップと、を含む。
【００８５】
一実施形態では、その上にコンピュータプログラムが記憶されるコンピュータ可読記憶媒体が提供され、コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、以下のステップが達成され、前記ステップは、スキャンされたテクスチャ画像および対応する深度画像を取得するステップと、事前にトレーニングされたマスク領域畳み込みニューラルネットワークを介してテクスチャ画像を処理して、テクスチャ画像内の関心領域、および各関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するステップと、関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて深度画像を更新するステップと、更新された深度画像に応じて対応する三次元モデルを構築するステップと、を含む。
【００８６】
一実施形態では、コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、次のステップも達成され、前記ステップは、関心領域のカテゴリ情報から、関心領域の領域カテゴリを決定するステップと、領域カテゴリがポジティブサンプルカテゴリである場合、関心領域のマスク情報から領域カテゴリに対応する関心領域のマスク画像を取得し、領域カテゴリに対応する関心領域のマスク画像を、関心領域のマスク画像として決定するステップと、関心領域のマスク画像に応じて深度画像を更新するステップと、を含む。
【００８７】
一実施形態では、コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、次のステップも達成され、前記ステップは、領域カテゴリがネガティブサンプルカテゴリである場合、深度画像の関心領域に対応する深度情報をクリアするステップを含む。
【００８８】
一実施形態では、コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、次のステップも達成され、前記ステップは、関心領域を除くテクスチャ画像の残りの画像領域を取得するステップと、深度画像の残りの画像領域に対応する深度情報をクリアするステップと、を含む。
【００８９】
一実施形態では、コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、次のステップも達成され、前記ステップは、収集されたサンプル画像セットを取得し、サンプル画像セット内のサンプル画像を領域カテゴリに応じてマークし、サンプル画像内のプリセットカテゴリの画像領域を取得するステップと、サンプル画像をマスク領域畳み込みニューラルネットワークに入力し、サンプル画像内のサンプル関心領域、および各サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を決定するステップと、サンプル画像内のプリセットカテゴリの画像領域、およびサンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報に応じて、マスク領域畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするステップと、を含む。
【００９０】
一実施形態では、コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、次のステップも達成され、前記ステップは、サンプル画像の特徴マップを抽出するステップと、特徴マップにおいて候補領域を決定し、候補領域からサンプル関心領域をフィルタリングするステップと、事前設定された領域特徴の集約方法および事前設定された完全に接続された畳み込みニューラルネットワークを介してサンプル関心領域を処理して、サンプル関心領域のカテゴリ情報とマスク情報を生成するステップと、を含む。
【００９１】
当業者は、上記実施例の方法におけるプロセスの全部または一部が、コンピュータプログラムを介して関連するハードウェアに指示することによって実行できることを理解でき、前記コンピュータプログラムは、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体に記憶でき、該コンピュータプログラムが実行されるとき、それは、上記各方法における実施例のプロセスを含み得る。ここで、本出願で提供される各実施例で使用されるメモリ、ストレージ、データベース、または他の媒体への任意の参照はすべて、不揮発性および／または揮発性メモリを含み得る。不揮発性メモリは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラム可能なＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気的にプログラム可能なＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能かつプログラム可能なＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、またはフラッシュメモリを含み得る。揮発性メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または外部キャッシュメモリを含み得る。限定ではなく例として、ＲＡＭは、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲＳＤＲＡＭ）、拡張ＳＤＲＡＭ（ＥＳＤＲＡＭ）、同期リンク（Ｓｙｎｃｈｌｉｎｋ）ＤＲＡＭ（ＳＬＤＲＡＭ）、メモリバス（Ｒａｍｂｕｓ）、ダイレクトＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）、ダイレクトメモリバスダイナミックＲＡＭ（ＤＲＤＲＡＭ）、およびメモリバスダイナミックＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）などのさまざまな形式であり得る。
【００９２】
上記実施例の各技術的特徴は任意に組み合わせることができ、説明を簡潔にするために、上記実施例における各技術的特徴のすべての可能な組み合わせは記載されず、しかしながら、これらの技術的特徴の組み合わせに矛盾がない限り、本明細書で説明されている範囲と見なされる。
【００９３】
以上の前記実施例は、本出願のいくつかの実施形態を表すだけであり、それらの説明は、より具体的かつ詳細であるが、それらは、発明特許の範囲に対する制限として理解されるべきではない。当業者にとって、本出願の概念から逸脱することなく、いくつかの修正および改善を行うことができ、これらはすべて本出願の保護範囲に含まれることに留意されたい。したがって、本出願における特許の保護範囲は、添付の請求書に従うものとする。
【００９４】
産業上の利用可能性
【００９５】
本発明の実施例によって提供される解決手段は、三次元スキャンプロセスに適用することができる。本発明の実施例により、三次元モデルの精度が低いという技術的問題が解決され、深度画像内のノイズデータを除去する効果を向上させ、三次元モデルの精度を向上させる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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