摘要
藏式建筑是藏式传统文化的重要组成部分，具有重要的历史、文化和艺术价值。但是由于年代久远、缺乏维护等原因，很多藏式建筑逐渐消失在大众的视眼里。因此利用三维重建技术对藏式建筑进行数字化保护显得尤为重要。本文深入研究了基于深度学习的藏式建筑多视图三维重建，本文的主要工作如下： （1）构建了藏式建筑二维图像数据集。针对藏式建筑数据集极其缺乏的情况，本文利用无人机和高清相机采集了三个极具代表性的藏式建筑的图像数据，经过标准处理和人工筛选，构建了包含8360张图像的藏式建筑二维图像数据集，为本文的三维重建实验与应用提供数据支持。本文创建的数据集能够很好的表征藏式建筑的特征，同时基于DTU数据集进行构建，缩减了大型数据集构建的资源消耗，并基于自建数据集，把传统的多视图三维重建算法和经典的深度学习网络模型应用于三维藏式建筑重建，分析各方法的优势和缺陷。 （2）提出了基于MPMNet的藏式建筑多视图三维重建算法。针对现有网络进行三维重建时显存占用高、耗时长的问题，本文基于PatchmatchNet进行改进，构建了一种快速高效的MPMNet。该网络采用Delaunay三角剖分算法进行初始深度图估计，降低了计算复杂度；并添加了数据增强模块，提升了网络的鲁棒性和重建质量；同时保留了自适应传播等机制，以此提升了算法的效率。实验表明， MPMNet在提升重建精度的同时，大幅降低了显存占用和运行耗时，适用于藏式建筑的多视图三维重建，为其他藏式建筑的数字化保护提供了技术保障。 （3）设计并实现了藏式建筑多视图三维重建系统。为了更好地呈现藏式建筑，提升藏式非遗文化的保护力度，扩大藏传文化的影响，本文开发了藏式建筑多视图三维重建系统。系统应用本文提出的基于 MPMNet 的藏式建筑三维重建算法，通过 Web 开发工具实现了系统开发。对藏式建筑的保护和传承起到了重要作用，同时促进了青藏高原旅游业的发展。 本文针对藏式建筑多视图三维重建中存在的问题，对传统多视图重建算法和基于深度学习的多视图重建算法进行研究，基于自建的二维藏式建筑数据集和提出的重建网络MPMNet，构建了适合藏式建筑的多视图三维重建方法，为藏式建筑的数字化保护提供了理论依据和技术支持。
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