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龙图腾网恭喜西南石油大学申请的专利一种基于结构特征和隐式特征的单视图三维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：CN119313851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411854716.8，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于结构特征和隐式特征的单视图三维重建方法是由岳静;吴世豪;汪崇民;张全;彭博;杨亮设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构特征和隐式特征的单视图三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于结构特征和隐式特征的单视图三维重建方法，该方法具体包括如下步骤：输入图像至层次结构重建网络得到结构特征；预设采样空间点，输入图像通过卷积神经网络提取全局特征并保存特征图，将全局特征通过树结构图卷积网络、3D卷积和插值操作后得到粗略特征；通过上采样特征图、标准视点转换和不同通道的局部特征拼接与降维操作得到局部特征；对预设空间点坐标处理得到点特征，将点特征分别与结构特征、粗略特征和局部特征拼接放入三分支解码器解码再相加得到重建目标的SDF值；使用MarchingCube算法提取零值面得到重建结果。本发明的方法无需预先知道相机参数。与已有方法相比，本发明能够更好地重建复杂形状的物体。

本发明授权一种基于结构特征和隐式特征的单视图三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构特征和隐式特征的单视图三维重建方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：一、输入图像至由卷积神经网络ResNet50和多层感知机MLP组成的层次结构重建网络，利用层次结构重建网络的ResNet50提取图像的层次结构信息，再通过层次结构重建网络的MLP对层次结构信息进行编码，得到代表层次结构的结构特征；二、在标准三维空间中预设空间点，对输入图像使用卷积神经网络ResNet50提取全局特征，保存提取过程中的特征图，将提取的全局特征输入至树结构图卷积网络TreeGCN进行解码得到粗糙点云，将粗糙点云离散化后通过3D卷积生成概率占据网格，随后使用多层3D卷积将概率占据网格映射到高维潜变量矩阵，生成映射特征，并通过多尺度三线性插值从映射特征中为每个预设空间点提取粗略特征；三、将步骤二中ResNet50中保存的前4个Block的特征图上采样后通过标准视点转换找到每个预设空间点在特征图上的位置，得到的不同通道数的局部特征，将这些局部特征拼接成高维特征，再通过卷积层将高维特征降维成最终局部特征；四、将预设空间点坐标通过多层感知机处理得到点特征，将点特征分别与步骤一提取的结构特征、步骤二提取的粗略特征和步骤三提取的最终局部特征拼接然后通过三分支解码器进行解码相加，得到每个预设空间点的最终的符号距离场值；五、使用MarchingCube算法从步骤四中得到每个预设空间点的最终的符号距离场值中提取零值面，重建物体的显式三维网格模型。

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