三维模型构建方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术属于图像技术领域，具体涉及一种三维模型构建方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.在短视频业务以及三维场景手游中，为呈现出场景或物体在运动过程中的三维视差效果，需要应用三维重建技术，将二维图像还原为三维空间中的具有三维物理结构和纹理信息的场景，然后再进行三维渲染。目前，现有的方法是采用深度图均匀采样的方式进行三维模型结构与纹理重建，即设定固定的采样步长，使采样点(即网格顶点)在深度图上呈均匀分布。
3.然而，在这种方法中，由于设定了固定的采样步长，在采样时，若采样步长较小，那么网格顶点密集，模型顶点数和片面数较大，会影响电子设备的渲染性能，若采样步长较大，那么网格顶点数和片面数较少，难以反映模型细节构造，渲染效果难以保证。如此，采用深度图均匀采样的三维重建方法，无法保证三维模型重建的高效性和三维模型的渲染效果。


技术实现要素：

4.本技术实施例的目的是提供一种三维模型构建方法、装置、电子设备及存储介质，能够解决采用深度图均匀采样的三维重建方法，无法保证三维模型重建的高效性和三维模型的渲染效果的问题。
5.为了解决上述技术问题，本技术是这样实现的：
6.第一方面，本技术实施例提供了一种三维模型构建方法，该方法包括：确定目标图像的突变区域；基于目标图像的突变区域和与该突变区域对应的采样步长更新策略，对目标图像进行非均匀采样，得到非均匀采样顶点集合；基于所述非均匀采样顶点集合，构建三维模型。
7.第二方面，本技术实施例提供了一种三维模型构建装置，该装置包括：确定模块、采样模块和构建模块。确定模块，用于确定目标图像的突变区域。采样模块，用于基于确定模块确定的目标图像的突变区域和与该突变区域对应的采样步长更新策略，对目标图像进行非均匀采样，得到非均匀采样顶点集合。构建模块，用于基于采样模块采样得到的非均匀采样顶点集合，构建三维模型。
8.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
9.第四方面，本技术实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
10.第五方面，本技术实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述
通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。
11.第六方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的方法。
12.在本技术实施例中，电子设备可以基于目标图像的突变区域，采用采样步长更新策略，进行非均匀采样，以得到非均匀采样顶点集合，从而基于该集合进行三维模型的构建。本方案中，电子设备可以根据目标图像的突变区域，确定相应的采样步长更新策略，即在采样过程中，根据目标图像的突变区域，计算三维空间点的分布特征，以更新采样步长，自适应地采样深度图中的关键顶点，构建非均匀的顶点空间拓扑结构，从而使得三维模型在物体边缘区域生成更为密集的网格结构，保证模型渲染效果的真实性，而空间平坦区域生成更为稀疏的网格结构，以减少模型顶点数和片面数，提升网格模型在电子设备的渲染性能，最终得到能够三维模型渲染效果真实性和电子设备渲染性能的高效性俱佳的三维模型。
附图说明
13.图1是本技术实施例提供的一种深度图顶点采样的实例示意图；
14.图2是本技术实施例提供的一种三维模型构建方法的流程图之一；
15.图3是本技术实施例提供的一种三维模型构建方法的流程图之二；
16.图4是本技术实施例提供的一种三维模型构建方法的流程图之三；
17.图5是本技术实施例提供的一种突变掩码值的实例示意图之一；
18.图6是本技术实施例提供的一种突变掩码值的实例示意图之二；
19.图7是本技术实施例提供的一种三维模型构建装置的结构示意图；
20.图8是本技术实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图之一；
21.图9是本技术实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图之二。
具体实施方式
22.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
23.本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
24.下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本技术实施例提供的三维模型构建方法进行详细地说明。
25.随着手机、个人电脑等电子设备的发展，视频或游戏中出现的具有三维视觉效果
的场景或物体的越来越被广泛的使用。三维重建技术可以将二维图像还原为三维空间中的具有三维物理结构和纹理信息的场景，然后再进行三维渲染。在现有技术中，采用深度图均匀采样(设定固定的采样步长)的方式进行三维模型结构与纹理重建往往难以平衡移动端设备的渲染性能和重建效果的精细程度与渲染结果的真实感。
26.在采用深度图均匀采样的方式进行三维模型结构与纹理重建时，通常会参照像素排列的方向，设定固定的采样步长，使采样点(即网格顶点)在深度图上呈均匀分布。当采样步长较大时，如图1中的(a)所示，可将网格模型顶点、片面数控制在较少的数量级，设备渲染性能良好，但较少的顶点和片面难以反映模型细节构造，渲染效果难以保证，人物手臂边缘出现扭曲和网格化现象。反之，当采样步长较小时，如图1中的(b)所示，网格顶点更加密集，片面更加精细，网格模型渲染效果较好，人物纹理细节清晰、真实，但模型顶点数和片面数较大，将严重影响移动端设备渲染性能，难以满足实时渲染需求。
27.本技术提出了一种三维模型构建方法，如图1中的(c)所示，在物体边缘区域生成更为密集的网格结构，保证模型渲染效果的真实性，而空间平坦区域生成更为稀疏的网格结构，以减少模型顶点数和片面数，提升网格模型在移动端设备的渲染性能。
28.本技术实施例中，电子设备可以基于目标图像的突变区域，采用采样步长更新策略，进行非均匀采样，以得到非均匀采样顶点集合，从而基于该集合进行三维模型的构建。本方案中，电子设备可以根据目标图像的突变区域，确定相应的采样步长更新策略，即在采样过程中，根据目标图像的突变区域，计算三维空间点的分布特征，以更新采样步长，自适应地采样深度图中的关键顶点，构建非均匀的顶点空间拓扑结构，从而使得三维模型在物体边缘区域生成更为密集的网格结构，保证模型渲染效果的真实性，而空间平坦区域生成更为稀疏的网格结构，以减少模型顶点数和片面数，提升网格模型在电子设备的渲染性能，最终得到能够三维模型渲染效果真实性和电子设备渲染性能的高效性俱佳的三维模型。
29.需要说明的是，深度图可以理解为：图像中每个像素值表示场景中对应空间点与拍摄主体之间的距离。
30.三维重建可以理解为：通过多视角图像、点云数据或深度图等离散数据，重建出三维空间中由网格构成的物体模型或场景。
31.本技术实施例提供一种三维模型构建方法，图2示出了本技术实施例提供的一种三维模型构建方法的流程图。如图2所示，本技术实施例提供的三维模型构建方法可以包括下述的步骤201至步骤203。
32.步骤201、电子设备确定目标图像的突变区域。
33.本技术实施例中，电子设备可以获取目标图像，并对目标图像进行图像识别处理，以确定目标图像的突变区域，该突变区域可以用于指示目标图像中的像素点(即目标图像的深度图的空间点)的分布情况，从而电子设备可以基于突变区域进行深度图非均匀采样。
34.本技术实施例中，目标图像的突变区域可以采用突变掩码值表示，即突变掩码值用于指示目标图像的深度图的突变区域(也可以称为突变带区域)。
35.需要说明的是，上述突变带区域可以理解为：若深度图中相邻像素点之间的深度信息的差值大于或等于一个阈值，则将这些相邻像素点所在的图像区域称为突变带区域。
36.可选地，本技术实施例中，上述目标图像可以为用户可以从电子设备(例如电子设备的相册应用程序)中选择的图像；或者，上述目标图像可以为电子设备通过电子设备的摄
像头拍摄得到的图像；或者，上述目标图像可以为电子设备从其他电子设备接收到的图像。
37.可选地，本技术实施例中，电子设备可以通过对目标图像进行图像识别处理，以确定目标图像的深度图，并确定该深度图的突变掩码值区域(即突变区域)。具体的，结合图2，如图3所示，上述步骤201具体可以通过下述的步骤201a至步骤201c实现。
38.步骤201a、电子设备采用单帧深度估计网络，确定目标图像的深度图。
39.可选地，本技术实施例中，电子设备通过单帧深度估计网络，对目标图像进行图像分割，以得到多个图像块；电子设备分别选取绝对的深度特征和相对的深度特征，对应估计每个图像块的绝对深度和估计相邻块的相对深度(即深度差值)；电子设备构建后端求解模型，并通过后端模型建立局部特征和深度之间的相关关系，以及不同图像块之间深度的相关关系；然后电子设备通过后端求解模型对多个图像块进行训练，得到多个图像块的模型预测深度，从而得到目标图像的深度图。
40.可选地，本技术实施例中，电子设备还可以采用单目或多目图像深度估计等其他图像深度估计方法，确定目标图像的深度图。
41.步骤201b、电子设备获取深度图的每个像素点的深度信息，并确定至少一个深度差值。
42.本技术实施例中，上述至少一个深度差值中的每个深度差值为深度图的一个像素点的深度信息与一个像素领域中的一个像素点的深度信息的差值，该一个像素领域包括与深度图的一个像素点相邻的所有像素点。
43.本技术实施例中，电子设备可以针对深度图的每个像素点，计算每个像素点的深度信息与每个像素领域中的每个像素点的深度信息的差值，即计算每个像素点的深度信息与该每个像素点相邻的所有像素点的深度信息的差值。
44.具体的，针对深度图d中的任意像素点p
i,j
，其中i为像素点所在的行数，j为像素点所在的列数，该任意像素点p
i,j
对应的像素领域b(p
i,j
)＝{q
mn
|i-1≤m≤i+1,j-1≤n≤j+1}；电子设备分别计算像素点p
i,j
与像素领域b(p
i,j
)中的每个像素点的深度差值(即深度信息之间的差值)。
45.需要说明的是，与深度图的一个像素点相邻的所有像素点可以包括：与该一个像素点在同一行或同一列的相邻像素点、与该一个像素点在一个对角线上的相邻像素点。
46.示例性地，假设深度图包括8*8的像素点。电子设备可以计算第一个像素点(即像素点p
1,1
)的深度信息与像素点p
1,1
对应的像素领域b(p
1,1
)中的各个像素点的深度信息的差值，该像素领域b(p
1,1
)包括的像素点为像素点p
1,2
、像素点p
2,1
、像素点p
2,2
，即电子设备可以计算像素点p
1,1
的深度信息与像素点p
1,2
的深度信息的差值、像素点p
1,1
的深度信息与像素点p
2,1
的深度信息的差值、像素点p
1,1
的深度信息与像素点p
2,2
的深度信息的差值；电子设备可以计算第二个像素点(即像素点p
1,2
)的深度信息与像素点p
1,2
对应的像素领域b(p
1,2
)中的各个像素点的深度信息的差值，该像素领域b(p
1,2
)包括的像素点为像素点p
1,1
、像素点p
1,3
、像素点p
2,1
、像素点p
2,2
、像素点p
2,3
，即电子设备可以计算像素点p
1,2
的深度信息与像素点p
1,1
的深度信息的差值、像素点p
1,2
的深度信息与像素点p
1,3
的深度信息的差值、像素点p
1,2
的深度信息与像素点p
2,1
的深度信息的差值、像素点p
1,2
的深度信息与像素点p
2,2
的深度信息的差值、像素点p
1,2
的深度信息与像素点p
2,3
的深度信息的差值；以此类推，直至计算深度图的所有像素点的深度信息与像素领域的像素点的深度信息的差值。
47.步骤201c、电子设备根据至少一个深度差值，确定目标图像的突变区域。
48.本技术实施例中，深度图中的每个像素点对应了一个或多个深度差值，即每个深度差值能够表征每个像素点与该每个像素点相邻的像素点间的深度差异，电子设备可以根据每个像素点与该每个像素点相邻的所有像素点间的深度差异，来确定该每个像素点的突变掩码值(即下述的第一数值、第二数值)，从而基于每个像素点的突变掩码值，确定目标图像的突变区域。
49.可选地，本技术实施例中，上述步骤201c具体可以通过下述的步骤201c11和步骤201c12实现。
50.步骤201c11、电子设备将至少一个深度差值中大于或等于第一阈值的深度差值对应的像素点的深度突变掩码值确定为第一数值。
51.可以理解，电子设备可以判断至少一个深度差值中每个深度差值与第一阈值的大小关系，并根据每个深度差值与第一阈值的大小关系，确定每个深度差值对应的像素点的深度突变掩码值。
52.步骤201c12、电子设备将至少一个深度差值中小于第一阈值的深度差值对应的像素点的深度突变掩码值确定为第二数值。
53.本技术实施例中，上述第二数值小于所述第一数值。其中，目标图像的突变区域为由第一数值对应的像素点组成的图像区域。
54.具体的，结合图3，如图4所示，在上述步骤201c之前，本技术实施例提供的三维模型构建方法还包括下述的步骤204，并且上述步骤201c具体可以通过下述的步骤201c1或步骤201c2实现。
55.步骤204、针对深度图的每个像素点，电子设备判断一个像素点对应的深度差值中每个深度差值是否大于或等于第一阈值。
56.本技术实施例中，上述一个像素点为深度图的任意一个像素点。
57.步骤201c1、在一个像素点对应的深度差值中至少有一个深度差值大于或等于第一阈值的情况下，电子设备确定该一个像素点的突变掩码值为第一数值。
58.本技术实施例中，若像素点p
i,j
在任意方向上的深度差值大于或等于第一阈值，则像素点p
i,j
的突变掩码值m(p
i,j
)为第一数值(例如1)。具体的，计算公式如公式一所示：
[0059][0060]
需要说明的是，像素点p
i,j
在任意方向上的深度差值可以理解为：像素点p
i,j
与像素点p
i,j
对应的像素领域b(p
i,j
)中的所有像素点的深度差值中的任意深度差值。
[0061]
可选地，本技术实施例中，上述第一阈值可以为电子设备系统默认的或用户预先设置的，例如第一阈值可以为0.05；上述第一数值可以电子设备系统默认的或用户预先设置的，例如第一数值可以为1或01等表示形式。
[0062]
示例性地，假设像素点p
1,1
的深度信息与像素点p
1,2
的深度信息的差值为a，像素点p
1,1
的深度信息与像素点p
2,1
的深度信息的差值为b，像素点p
1,1
的深度信息与像素点p
2,2
的深度信息的差值为c。若差值a小于第一阈值，差值b大于第一阈值，差值c大于第一阈值，那么电子设备可以确定像素点p
1,1
的突变掩码值为第一数值。
[0063]
步骤201c2、在一个像素点对应的深度差值中的所有深度差值均小于第一阈值的情况下，电子设备确定该一个像素点的突变掩码值为第二数值，以得到目标图像的突变区域。
[0064]
可选地，本技术实施例中，上述第二数值可以电子设备系统默认的或用户预先设置的，例如第二数值可以为0或00等表示形式。
[0065]
需要说明的是，针对深度图的每个像素点，电子设备均可以通过执行上述步骤204、步骤201c1、步骤201c2，以确定每个像素点的突变掩码值，即电子设备可以遍历深度图的所有像素点，得到目标图像的突变区域。
[0066]
示例性地，如图5所示，电子设备可以遍历目标图像的深度图的所有像素点，以确定出所有像素点的突变掩码值，从而得到目标图像的突变掩码值，图5中以黑色的线条对突变掩码值为第一数值的像素点进行示意，其他图像区域(即白色填充区域)的像素点的突变掩码值为第二数值。
[0067]
本技术实施例中，电子设备可以针对深度图的所有像素点，确定这些像素点的突变掩码值，从而得到目标图像的突变掩码值，即电子设备通过遍历所有像素点，以更加精确地确定出目标图像的突变掩码值，从而使得电子设备能够采用合适的采样步长更新策略更新采样步长，以自适应地采样深度图中的关键顶点，构建非均匀的顶点空间拓扑结构。
[0068]
步骤202、电子设备基于目标图像的突变区域和与突变区域对应的采样步长更新策略，对目标图像进行非均匀采样，得到非均匀采样顶点集合。
[0069]
本技术实施例中，电子设备可以基于突变掩码值和与突变掩码值对应的采样步长更新策略，进行深度图非均匀采样，得到非均匀采样顶点集合(也可以称为深度图非均匀采样顶点集合)。
[0070]
本技术实施例中，电子设备在确定突变掩码值之后，可以根据目标图像的突变掩码值确定与突变掩码值对应的采样步长更新策略，即根据目标图像中的像素点(即目标图像的深度图的空间点)的分布情况，以确定更新采样步长的方式，即确定采用过程中需要使用的至少一个采样步长，从而基于该至少一个采样步长进行深度图非均匀采样。
[0071]
需要说明的是，上述深度图非均匀采样可以理解为：电子设备在对深度图进行顶点采样(也可以理解为像素点采样)时，每采样一个顶点后，即电子设备在进行下一个顶点的采样前，电子设备会根据目标图像的突变掩码值(即下述实施例所述的深度突变掩码值之和以及顶点采样掩码值之和)，确定是否需要更新采样步长，并在确定需要更新采样步长的情况下，采用更新后的采样步长进行下一个顶点的采样，直至完成深度图的顶点采样，得到深度图非均匀采样顶点集合(即包括对深度图进行顶点采样的所有采样顶点)。
[0072]
可选地，本技术实施例中，上述步骤202具体可以通过下述的步骤202a至步骤202d实现。
[0073]
步骤202a、针对目标图像的深度图中的每个像素点，电子设备基于任意一个像素点的初始化采样步长和深度图的所有像素点的突变掩码值，确定第三数值，并根据该任意一个像素点的初始化采样步长和已采样的所有顶点采样掩码，确定第四数值。
[0074]
本技术实施例中，上述第三数值为任意一个像素点对应的采样步长窗口内的深度突变掩码值之和，第四数值为任意一个像素点对应的采样步长窗口内的顶点采样掩码值之和。
[0075]
本技术实施例中，针对深度图中的每个像素点，电子设备可以根据任意一个像素点的初始化采样步长，确定该任意一个像素点对应的采样步长窗口，并确定该采样步长窗口内的深度突变掩码值之和以及顶点采样掩码值之和。
[0076]
具体的，针对深度图d中的任意像素点p
i,j
，设定采样步长为s，令初始值(即初始化采样步长)s＝10(也可以为其他预设的数值)，且设定顶点采样掩码为r(p
i,j
)，其中，r(p
i,j
)＝0表示像素点p
i,j
未采样，r(p
i,j
)＝1表示像素点p
i,j
已采样，令初始值(即初始化顶点采样掩码)r(p
i,j
)＝0。
[0077]
电子设备采用当前采样步长s，获得采样像素点集合pa(p
i,j
)＝{q
mn
|i-s≤m≤i+s,j-s≤n≤j+s}，并计算像素点集合pa(p
i,j
)内的所有像素点的深度突变掩码值之和sa(p
i,j
)，具体的，计算公式如公式二所示：
[0078][0079]
电子设备采用当前采样步长s，获得采样顶点像素点集合pr(p
i,j
)＝{q
mn
|i≤m≤i+s-1,j≤n≤j+s-1}，并计算采样顶点像素点集合pr(p
i,j
)内的所有像素点的顶点采样掩码值之和sr(p
i,j
)，具体的，计算公式如公式三所示：
[0080][0081]
步骤202b、在第三数值或第四数值大于第二阈值的情况下，电子设备更新初始化采样步长，直至满足第一条件。
[0082]
本技术实施例中，上述第一条件为更新后的采样步长等于第三阈值，或者任意一个像素点对应的采样步长窗口内的深度突变掩码值之和以及顶点采样掩码值之和均等于第二阈值。
[0083]
本技术实施例中，针对深度图中的每个像素点，电子设备可以判断每个像素点的第三数值或第四数值是否大于第二阈值，从而确定是否更新每个像素点的初始化采样步长。并且，在电子设备更新任意像素点的初始化采样步长的情况下，电子设备对该任意像素点进行顶点采样的采样步长发生改变，那么电子设备对该任意像素点的进行顶点采样的采样步长窗口也会随之发生改变，电子设备可以实时确定该任意像素点的采样步长窗口内的深度突变掩码值之和以及顶点采样掩码值之和，以判断该任意像素点的采样步长窗口内的深度突变掩码值之和以及顶点采样掩码值之和是否等于第二阈值。
[0084]
可选地，本技术实施例中，电子设备可以将像素点的初始化采样步长更新为目标采样步长，目标采样步长小于初始化采样步长，即电子设备可以缩小像素点的初始化采样步长为目标采样步长。具体的，电子设备可以计算像素点的初始化采样步长与一个预设数值的差值，以将该差值确定为目标采样步长。例如，若sa》0或sr》0，则目标采样步长s
‘
＝s-1，s为像素点的初始化采样步长。
[0085]
可以理解，在电子设备更新任意一个像素点的初始化采样步长之后，电子设备可以继续重复执行上述步骤202a和步骤202b，以继续确定该任意一个像素点的第三数值和第四数值，从而确定是否继续更新该任意一个像素点的采样步长，即确定更新该任意一个像素点的采样步长后是否满足第一条件，从而确定是否停止更新该任意一个像素点的采样步长。例如，若sa＝0且sr＝0，或s＝1，则停止更新该任意一个像素点的采样步长。
[0086]
可选地，本技术实施例中，在第三数值小于或等于第二阈值，或者，第四数值小于
或等于第二阈值的情况下，电子设备不更新一个像素点的初始化采样步长，即采用一个像素点的初始化采样步长进行顶点采样。
[0087]
步骤202c、电子设备根据更新后的采样步长，从任意一个像素点对应的采样步长窗口内确定目标采样顶点，并更新该任意一个像素点对应的采样步长窗口内的顶点采样掩码值，得到一个深度图采样顶点集合。
[0088]
本技术实施例中，电子设备根据更新后的采样步长，确定任意一个像素点对应的采样步长窗口，然后将该采样步长窗口内的像素点确定为目标采样顶点。具体的，电子设备可以根据更新后的采样步长(例如目标采样步长s
‘
)，对像素点p
i,j
确定目标采样顶点为{p
i,j
,p
i+s,j
,p
i,j+s
,p
i+s,j+s
}。
[0089]
本技术实施例中，在电子设备更新任意一个像素点的采样步长后，该任意一个像素点的采样步长窗口会发生改变，那么该任意一个像素点对应的采样步长窗口内的顶点采样掩码值也会发生变化，即电子设备会更新该任意一个像素点对应的采样步长窗口内的顶点采样掩码值。具体的，电子设备更新一个像素点(pr(p
i,j
))对应的采样步长窗口内的顶点采样掩码值r(q
mn
∈pr(p
i,j
))＝1，pr(p
i,j
)为采样顶点像素点集合。
[0090]
本技术实施例中，针对任意一个像素点，该任意一个像素点的深度图采样顶点集合包括该任意一个像素点的目标采样顶点和更新该任意一个像素点对应的采样步长窗口内的顶点采样掩码值。
[0091]
步骤202d、电子设备遍历目标图像的深度图的所有像素点，得到非均匀采样顶点集合。
[0092]
可以理解，针对目标图像的深度图中的每个像素点，一个像素点对应一个深度图采样顶点集合，由目标图像的深度图中的所有像素点对应的深度图采样顶点集合，可以得到深度图非均匀采样顶点集合。
[0093]
需要说明的是，针对目标图像的深度图中的每个像素点，电子设备可以通过执行上述步骤202a至步骤202d，以得到每个像素点对应的深度图采样顶点集合，从而得到深度图非均匀采样顶点集合。
[0094]
本技术实施例中，电子设备在进行顶点采样时，可以针对每个像素点判断是否更新采样步长，并在确定更新采样步长后，以更新后的采样步长为参考进行顶点采样以及顶点采样掩码值的更新，以得到每个像素点的深度图采样顶点集合，从而得到深度图非均匀采样顶点集合；如此，可以保证采样步长能够适应场景的空间分布(即目标图像的深度图的空间点的分布情况)，在平坦处采用更大的步长，减小模型顶点片面数，而在物体边缘处采用更小的步长，提升模型细节精细度。此外，保证模型各片面间不存在重叠，避免冗余顶点和片面。
[0095]
步骤203、电子设备基于非均匀采样顶点集合，构建三维模型。
[0096]
本技术实施例中，电子设备可以针对非均匀采样顶点集合中的每个采样顶点，进行三维映射，得到每个采样顶点的三维空间点；并且，电子设备可以针对非均匀采样顶点集合中的采样顶点，进行顶点连接，得到非均匀采样顶点集合的三维片面；从而，电子设备根据每个采样顶点的三维空间点和非均匀采样顶点集合的三维片面，构建得到三维模型。
[0097]
可选地，本技术实施例中，上述步骤203具体可以通过下述的步骤203a至步骤203c实现。
[0098]
步骤203a、电子设备将非均匀采样顶点集合映射为三维空间点集，以构建三维顶点。
[0099]
本技术实施例中，电子设备可以对非均匀采样顶点集合中的每个采样顶点分别进行映射，即将每个采样顶点分别映射为一个三维空间点，以得到非均匀采样顶点集合中的所有采样顶点的三维空间点，即三维空间点集，从而得到非均匀采样顶点集合的三维顶点。
[0100]
具体的，针对非均匀采样顶点集合中的任意采样顶点p
i,j
，假设采样顶点p
i,j
对应的三维空间点的坐标为p
i,j
＝{x,y,z}；电子设备可以采用计算公式四，对采样顶点p
i,j
进行映射：
[0101][0102]
其中，w为目标图像的深度图的宽度，h为目标图像的深度图的高度，d为目标图像的深度图，f为映射超参数，例如设定f＝500。
[0103]
步骤203b、电子设备构建非均匀采样顶点集合中的各个顶点之间的连接关系，以构建三维片面。
[0104]
可选地，本技术实施例中，电子设备可以对非均匀采样顶点集合中的所有采样顶点进行连接，即将非均匀采样顶点集合中的任意采样顶点分别与其他采样顶点进行连接，以得到三维片面。
[0105]
可选地，本技术实施例中，针对每个像素点的深度图采样顶点集合，电子设备可以对一个像素点的深度图采样顶点集合中的第一非均匀采样顶点集合中的所有采样顶点进行连接，得到一个空间三角片面，并对该一个像素点的深度图采样顶点集合中的第二非均匀采样顶点集合中的所有采样顶点进行连接，得到另一个空间三角片面；电子设备遍历所有像素点的深度图采样顶点集合，可以得到每个像素点对应的空间三角片面，从而得到深度图非均匀采样顶点集合的三维片面。其中，电子设备以一个像素点的深度图采样顶点集合的一个对角线为分界线，将一个像素点的深度图采样顶点集合划分为第一非均匀采样顶点集合和第二非均匀采样顶点集合。
[0106]
示例性地，假设一个像素点的深度图采样顶点集合为{p
i,j
,p
i+s,j
,p
i,j+s
,p
i+s,j+s
}，电子设备可以分别以第一非均匀采样顶点集合{p
i,j
,p
i+s,j
,p
i+s,j+s
}和第二非均匀采样顶点集合{p
i,j
,p
i,j+s
,p
i+s,j+s
}构建两个空间三角片面，即将第一非均匀采样顶点集合{p
i,j
,p
i+s,j
,p
i+s,j+s
}中的所有采样顶点进行连接，得到一个空间三角片面，并将第二非均匀采样顶点集合{p
i,j
,p
i,j+s
,p
i+s,j+s
}中的所有采样顶点进行连接，得到另一个空间三角片面。
[0107]
步骤203c、电子设备基于三维顶点和三维片面，得到三维模型。
[0108]
本技术实施例中，电子设备可以根据三维顶点和三维片面，进行模型构建，得到三维模型。具体的，电子设备可以将三维顶点和三维片面进行连接，得到三维模型。
[0109]
可选地，本技术实施例中，针对每个像素点对应的两个空间三角片面，电子设备可以将深度图非均匀采样顶点集合中的一个顶点对应的三维顶点与该三维顶点对应的像素点所对应的两个空间三角片面进行连接，电子设备遍历所有像素点，以将所有像素点与各
自对应的两个空间三角片面进行连接，得到三维模型。
[0110]
本技术实施例提供一种三维模型构建方法，电子设备可以基于目标图像的突变区域，采用采样步长更新策略，进行非均匀采样，以得到非均匀采样顶点集合，从而基于该集合进行三维模型的构建。本方案中，电子设备可以根据目标图像的突变区域，确定相应的采样步长更新策略，即在采样过程中，根据目标图像的突变区域，计算三维空间点的分布特征，以更新采样步长，自适应地采样深度图中的关键顶点，构建非均匀的顶点空间拓扑结构，从而使得三维模型在物体边缘区域生成更为密集的网格结构，保证模型渲染效果的真实性，而空间平坦区域生成更为稀疏的网格结构，以减少模型顶点数和片面数，提升网格模型在电子设备的渲染性能，最终得到能够三维模型渲染效果真实性和电子设备渲染性能的高效性俱佳的三维模型。
[0111]
可选地，本技术实施例中，电子设备可以对三维模型进行图像渲染，得到渲染后的图像。具体的，电子设备可以采用opengl等图形渲染引擎，加载三维模型的顶点和片面，以及相应的纹理，并调整相应的渲染参数，以得到三维场景的渲染图像。
[0112]
可选地，本技术实施例中，上述步骤201具体可以通过下述的步骤301实现。
[0113]
步骤301、电子设备对目标图像的深度图进行中值滤波，并对中值滤波后的深度图中的边缘异常深度信息进行修正，以得到修正后的突变区域。
[0114]
本技术实施例中，电子设备可以先对目标图像的深度图进行中值滤波，然后对中值滤波后的深度图中存在异常的深度信息进行修正，电子设备再基于中值滤波和修正后的突变掩码值进行非均匀采样。
[0115]
可选地，本技术实施例中，由于单帧深度估计网络的深度有限，在物体边缘区域，即深度突变带区域存在大量深度异常值，将使物体边缘的渲染效果产生扭曲，因此电子设备可以对物体边缘异常深度值进行修正。
[0116]
示例性地，结合图5，如图6所示，电子设备对目标图像的深度图进行中值滤波后，对目标图像的深度图中的边缘异常深度信息进行修正，图6中以黑色的线条对修正后的突变掩码值进行示意，即将图5中存在边缘异常深度信息的像素点的突变掩码值，从第一数值更改为第二数值。
[0117]
本技术实施例中，电子设备可以先对目标图像的深度图进行中值滤波，然后再对中值滤波后的深度图中的边缘异常深度信息进行修正，以通过中值滤波和修正这两个过程对深度图中边缘异常深度信息进行处理，从而提升深度图的深度信息的精确性。
[0118]
可选地，本技术实施例中，上述步骤301具体可以通过下述的步骤301a至步骤301c实现。
[0119]
步骤301a、针对目标图像的深度图中的每个像素点，电子设备采用预设滤波窗口半径，确定任意一个像素点对应的滤波像素集合，并确定滤波像素集合中的所有像素点的权重值。
[0120]
本技术实施例中，针对目标图像的深度图d中任意像素点p
i,j
，滤波窗口半径为r(即预设滤波窗口半径为r)，该任意像素点p
i,j
对应的滤波像素集合f(p
i,j
)＝{q
mn
|i-r≤e≤i+r,j-r≤n≤j+r}，定义像素点q∈r(p
i,j
)的权重函数如公式五所示：
[0121]
[0122]
其中，m为目标图像的突变掩码值，d(q)为像素点q的深度图特征值。
[0123]
步骤301b、电子设备根据滤波像素集合中的所有像素点的权重值，将任意一个像素点的深度信息更新为目标深度信息。
[0124]
本技术实施例中，上述目标深度信息为任意一个像素点的相邻像素点的深度信息的中值。
[0125]
本技术实施例中，电子设备可以将像素集合r(p
i,j
)按照权重值w
pq
进行排序(例如升序排序)，并将像素点p的深度值d(p)更新为像素p
*
的深度值d(p
*
)(即目标深度信息)，其中像素p
*
的计算公式如公式六所示：
[0126][0127]
步骤301c、电子设备遍历目标图像的深度图中的所有像素点，以得到修正后的突变区域。
[0128]
本技术实施例中，电子设备对目标图像的深度图中的边缘异常深度信息进行修正，以得到修正后的突变掩码值(即修正后的突变区域)。
[0129]
可以理解，针对目标图像的深度图中的每个像素点，电子设备可以通过执行上述步骤301a和步骤301b，以实现对目标图像的深度图中的边缘异常深度信息进行修正。
[0130]
可选地，本技术实施例中，上述步骤301c中的“电子设备对目标图像的深度图进行中值滤波”具体可以通过下述的步骤301d和步骤301e实现。
[0131]
步骤301d、电子设备基于目标滤波窗口半径，对目标图像的深度图进行第一次的中值滤波，并更新目标滤波窗口半径。
[0132]
本技术实施例中，电子设备可以预先设定中值滤波的迭代次数，电子设备可以循环重复执行上述步骤301a至步骤301c，其中，在迭代过程中，中值滤波窗口半径依次减小。
[0133]
步骤301e、电子设备基于更新后的目标滤波窗口半径，对第一次中值滤波后的深度图进行下一次的中值滤波，并继续更新目标滤波窗口半径，直至完成预设次数的中值滤波，以对目标图像的深度图进行中值滤波。
[0134]
本技术实施例中，在每次迭代过程中，电子设备可以实时更新突变掩码值m与深度图d，经预设次数(例如5次)的迭代运算后，可以再次重复上述步骤201及相关方案，得到目标图像的最终突变掩码值。
[0135]
本技术实施例中，电子设备经过多次基于突变掩码值的中值滤波运算，使得深度突变带的宽度大幅减小，有效修正了物体边缘深度异常值，提升深度图精度。
[0136]
需要说明的是，本技术实施例提供的三维模型构建方法，执行主体还可以为三维模型构建装置。本技术实施例中以三维模型构建装置执行三维模型构建方法为例，说明本技术实施例提供的三维模型构建装置。
[0137]
图7示出了本技术实施例中涉及的三维模型构建装置的一种可能的结构示意图。如图7所示，该三维模型构建装置70可以包括：确定模块71、采样模块72和构建模块73。
[0138]
其中，确定模块71，用于确定目标图像的突变区域。采样模块72，用于基于确定模块71确定的目标图像的突变区域和与该突变区域对应的采样步长更新策略，对目标图像进行非均匀采样，得到非均匀采样顶点集合。构建模块73，用于基于采样模块72采样得到的非均匀采样顶点集合，构建三维模型。
[0139]
在一种可能的实现方式中，上述确定模块71，具体用于采用单帧深度估计网络，确定目标图像的深度图；并获取深度图的每个像素点的深度信息，并确定至少一个深度差值，每个深度差值为深度图的一个像素点的深度信息与一个像素领域中的一个像素点的深度信息的差值，该一个像素领域包括与深度图的一个像素点相邻的所有像素点；以及根据至少一个深度差值，确定目标图像的突变区域。
[0140]
在一种可能的实现方式中，上述确定模块71，具体用于将至少一个深度差值中大于或等于第一阈值的深度差值对应的像素点的深度突变掩码值确定为第一数值；并将至少一个深度差值中小于第一阈值的深度差值对应的像素点的深度突变掩码值确定为第二数值，第二数值小于所述第一数值；其中，目标图像的突变区域为由第一数值对应的像素点组成的图像区域。
[0141]
在一种可能的实现方式中，上述采样模块72，具体用于：
[0142]
针对目标图像的深度图中的每个像素点，基于任意一个像素点的初始化采样步长和深度图的所有像素点的突变掩码值，确定第三数值，并根据该任意一个像素点的初始化采样步长和已采样的所有顶点采样掩码，确定第四数值，该第三数值为该任意一个像素点对应的采样步长窗口内的深度突变掩码值之和，该第四数值为该任意一个像素点对应的采样步长窗口内的顶点采样掩码值之和；
[0143]
在第三数值或第四数值大于第二阈值的情况下，更新初始化采样步长，直至满足第一条件，该第一条件为更新后的采样步长等于第三阈值，或者任意一个像素点对应的采样步长窗口内的深度突变掩码值之和以及顶点采样掩码值之和均等于第二阈值；
[0144]
根据更新后的采样步长，从该任意一个像素点对应的采样步长窗口内确定目标采样顶点，并更新该任意一个像素点对应的采样步长窗口内的顶点采样掩码值，得到一个深度图采样顶点集合；
[0145]
遍历目标图像的深度图的所有像素点，得到非均匀采样顶点集合。
[0146]
在一种可能的实现方式中，上述构建模块73，具体用于将非均匀采样顶点集合映射为三维空间点集，以构建三维顶点；并构建非均匀采样顶点集合中的各个顶点之间的连接关系，以构建三维片面；以及基于三维顶点和三维片面，得到三维模型。
[0147]
在一种可能的实现方式中，上述确定模块71，具体用于对目标图像的深度图进行中值滤波，并对中值滤波后的深度图中的边缘异常深度信息进行修正，以得到修正后的突变区域。
[0148]
在一种可能的实现方式中，上述确定模块71，具体用于针对目标图像的深度图中的每个像素点，采用预设滤波窗口半径，确定任意一个像素点对应的滤波像素集合，并确定滤波像素集合中的所有像素点的权重值；并根据滤波像素集合中的所有像素点的权重值，将该任意一个像素点的深度信息更新为目标深度信息，该目标深度信息为任意一个像素点的相邻像素点的深度信息的中值；以及遍历所述目标图像的深度图中的所有像素点，以得到修正后的突变区域。
[0149]
在一种可能的实现方式中，上述确定模块71，具体用于基于目标滤波窗口半径，对目标图像的深度图进行第一次的中值滤波，并更新目标滤波窗口半径；并基于更新后的目标滤波窗口半径，对第一次中值滤波后的深度图进行下一次的中值滤波，并继续更新目标滤波窗口半径，直至完成预设次数的中值滤波，以对目标图像的深度图进行中值滤波。
[0150]
本技术实施例提供一种三维模型构建装置，三维模型构建装置可以根据目标图像的突变区域，确定相应的采样步长更新策略，即在采样过程中，根据目标图像的突变区域，计算三维空间点的分布特征，以更新采样步长，自适应地采样深度图中的关键顶点，构建非均匀的顶点空间拓扑结构，从而使得三维模型在物体边缘区域生成更为密集的网格结构，保证模型渲染效果的真实性，而空间平坦区域生成更为稀疏的网格结构，以减少模型顶点数和片面数，提升网格模型在电子设备的渲染性能，最终得到能够三维模型渲染效果真实性和电子设备渲染性能的高效性俱佳的三维模型。
[0151]
本技术实施例中的三维模型构建装置可以是装置，也可以是电子设备中的部件、集成电路、或芯片。该装置可以是移动电子设备，也可以为非移动电子设备。示例性的，移动电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、移动上网装置(mobile internet device，mid)、增强现实(augmented reality，ar)/虚拟现实(virtual reality，vr)设备、机器人、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，umpc)、上网本或者个人数字助理(personal digital assistant，pda)等，还可以为服务器、网络附属存储器(network attached storage，nas)、个人计算机(personal computer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本技术实施例不作具体限定。
[0152]
本技术实施例中的三维模型构建装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本技术实施例不作具体限定。
[0153]
本技术实施例提供的三维模型构建装置能够实现上述方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
[0154]
可选地，如图8所示，本技术实施例还提供一种电子设备90，包括处理器91和存储器92，存储器92上存储有可在所述处理器91上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器91执行时实现上述三维模型构建方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0155]
需要说明的是，本技术实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。
[0156]
图9为实现本技术实施例的一种电子设备的硬件结构示意图。
[0157]
该电子设备100包括但不限于：射频单元101、网络模块102、音频输出单元103、输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、以及处理器110等部件。
[0158]
本领域技术人员可以理解，电子设备100还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图9中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。
[0159]
其中，处理器110，用于确定目标图像的突变区域；并基于目标图像的突变区域和与该突变区域对应的采样步长更新策略，对目标图像进行非均匀采样，得到非均匀采样顶点集合；以及基于所述非均匀采样顶点集合，构建三维模型。
[0160]
本技术实施例提供一种电子设备，电子设备可以根据目标图像的突变区域，确定相应的采样步长更新策略，即在采样过程中，根据目标图像的突变区域，计算三维空间点的分布特征，以更新采样步长，自适应地采样深度图中的关键顶点，构建非均匀的顶点空间拓扑结构，从而使得三维模型在物体边缘区域生成更为密集的网格结构，保证模型渲染效果的真实性，而空间平坦区域生成更为稀疏的网格结构，以减少模型顶点数和片面数，提升网格模型在电子设备的渲染性能，最终得到能够三维模型渲染效果真实性和电子设备渲染性能的高效性俱佳的三维模型。
[0161]
可选地，处理器110，具体用于采用单帧深度估计网络，确定目标图像的深度图；并获取深度图的每个像素点的深度信息，并确定至少一个深度差值，每个深度差值为深度图的一个像素点的深度信息与一个像素领域中的一个像素点的深度信息的差值，该一个像素领域包括与深度图的一个像素点相邻的所有像素点；以及根据至少一个深度差值，确定目标图像的突变区域。
[0162]
可选地，处理器110，具体用于将至少一个深度差值中大于或等于第一阈值的深度差值对应的像素点的深度突变掩码值确定为第一数值；并将至少一个深度差值中小于第一阈值的深度差值对应的像素点的深度突变掩码值确定为第二数值，第二数值小于所述第一数值；其中，目标图像的突变区域为由第一数值对应的像素点组成的图像区域。
[0163]
可选地，处理器110，具体用于针对目标图像的深度图中的每个像素点，基于任意一个像素点的初始化采样步长和深度图的所有像素点的突变掩码值，确定第三数值，并根据该任意一个像素点的初始化采样步长和已采样的所有顶点采样掩码，确定第四数值，该第三数值为该任意一个像素点对应的采样步长窗口内的深度突变掩码值之和，该第四数值为该任意一个像素点对应的采样步长窗口内的顶点采样掩码值之和；在第三数值或第四数值大于第二阈值的情况下，更新初始化采样步长，直至满足第一条件，该第一条件为更新后的采样步长等于第三阈值，或者该任意一个像素点对应的采样步长窗口内的深度突变掩码值之和以及顶点采样掩码值之和均等于第二阈值；根据更新后的采样步长，从该任意一个像素点对应的采样步长窗口内确定目标采样顶点，并更新该任意一个像素点对应的采样步长窗口内的顶点采样掩码值，得到一个深度图采样顶点集合；遍历目标图像的深度图的所有像素点，得到非均匀采样顶点集合。
[0164]
可选地，处理器110，具体用于将非均匀采样顶点集合映射为三维空间点集，以构建三维顶点；并构建非均匀采样顶点集合中的各个顶点之间的连接关系，以构建三维片面；以及基于三维顶点和三维片面，得到三维模型。
[0165]
可选地，处理器110，具体用于对目标图像的深度图进行中值滤波，并对中值滤波后的深度图中的边缘异常深度信息进行修正，以得到修正后的突变区域。
[0166]
可选地，处理器110，具体用于针对目标图像的深度图中的每个像素点，采用预设滤波窗口半径，确定任意一个像素点对应的滤波像素集合，并确定滤波像素集合中的所有像素点的权重值；根据滤波像素集合中的所有像素点的权重值，将该任意一个像素点的深度信息更新为目标深度信息，该目标深度信息为该任意一个像素点的相邻像素点的深度信息的中值；遍历目标图像的深度图中的所有像素点，以得到修正后的突变区域。
[0167]
可选地，处理器110，具体用于基于目标滤波窗口半径，对目标图像的深度图进行第一次的中值滤波，并更新目标滤波窗口半径；并基于更新后的目标滤波窗口半径，对第一
次中值滤波后的深度图进行下一次的中值滤波，并继续更新目标滤波窗口半径，直至完成预设次数的中值滤波，以对目标图像的深度图进行中值滤波。
[0168]
本技术实施例提供的电子设备能够实现上述方法实施例实现的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0169]
本实施例中各种实现方式具有的有益效果具体可以参见上述方法实施例中相应实现方式所具有的有益效果，为避免重复，此处不再赘述。
[0170]
应理解的是，本技术实施例中，输入单元104可以包括图形处理器(graphics processing unit，gpu)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板1061。用户输入单元107包括触控面板1071以及其他输入设备1072中的至少一种。触控面板1071，也称为触摸屏。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。
[0171]
存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序或指令的第一存储区和存储数据的第二存储区，其中，第一存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器109可以包括易失性存储器或非易失性存储器，或者，存储器109可以包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，ram)，静态随机存取存储器(static ram，sram)、动态随机存取存储器(dynamic ram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddrsdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synch link dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，drram)。本技术实施例中的存储器109包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
[0172]
处理器110可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器110集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理涉及操作系统、用户界面和应用程序等的操作，调制解调处理器主要处理无线通信信号，如基带处理器。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。
[0173]
本技术实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0174]
其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器rom、随机存取存储器ram、磁碟或者光盘等。
[0175]
本技术实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述方法实施例的各个过程，
且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0176]
应理解，本技术实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
[0177]
本技术实施例提供一种计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如上述三维模型构建方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0178]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本技术实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
[0179]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。
[0180]
上面结合附图对本技术的实施例进行了描述，但是本技术并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本技术的启示下，在不脱离本技术宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本技术的保护之内。