导读：随着3D数字化技术的广泛应用，各个领域越来越依赖3D模型进行可视化、几何计算和3D打印等任务。然而，3D扫描结果中常见的不完整或缺失数据，往往会导致错误或有缺陷的渲染，限制了其实际应用。

2024年8月21日，据资源库了解，为了应对这一挑战，来自西班牙格拉纳达大学的研究人员开发了一种强大的新方法，利用人工智能技术来填补3D扫描中的孔洞，显著提升了扫描结果的质量。

填补孔洞的修复方法，图片来源：ArXiv

如果您曾经使用过3D扫描仪，可能会发现，几乎每次扫描的结果都会出现不完整的情况。这通常是由于硬件的局限性、物体表面颜色的影响，甚至是扫描仪无法“到达”物体某些区域所致。尽管后期处理软件试图通过填补孔洞和缺失区域来改善结果，但效果往往不尽如人意。特别是在处理复杂几何形状时，现有算法的能力通常难以胜任。

一个典型的案例是3D扫描人类头部时，扫描结果中可能缺少头顶部分。尝试“填补空缺”通常会导致头部表面变得非常平坦，就像有人锯掉了部分大脑一样。这种修复不仅无用，反而可能需要手动进行繁琐的3D编辑来重建缺失的表面。另一种常见的修复尝试是使用“使模型坚固”功能，但这往往会导致大量扫描细节的丢失，影响最终模型的精度和实用性。

新方法的核心：神经网络驱动的2D修复

研究人员意识到，3D扫描的表面或许可以通过类似于图像修复的方式进行处理。修复功能在现代图像编辑软件中已广泛应用，能够根据图像的整体情况自动填充缺失区域。研究团队由此启发，开发出一种结合基于神经网络的2D修复技术来有效地重建3D表面。

修补孔洞的方法概述，图片来源：ArXiv

为了训练这一系统，研究人员创建了一个庞大的“破损”3D模型库。他们从各种公共来源收集了完整的3D模型，并使用脚本故意破坏这些模型，引入不同大小和几何形状的孔洞。随后，他们使用这两组模型对神经网络进行了从“有洞”到“完整”转换的训练。通过在超过100万张曲率图像的数据集上训练定制的神经网络，这一系统能够学习并概括模式，从而开发出精确而全面的三维表面。

用于训练的曲率图像，图片来源：ArXiv

这一方法的核心在于使用2D曲率图像来表示3D表面的复杂几何信息，并结合由粗到细的表面变形技术，确保重建的准确性和表面适应性。图像修复技术的引入使得神经网络能够接受随机的3D扫描，并在不丢失重要细节的情况下将其稳定重建，尤其是在处理复杂孔洞时，展现出卓越的保真度和精度。

实验结果与潜在影响

研究团队通过一系列实验验证了新方法的有效性。与现有的修复方法相比，他们的方法在减少重大错误和提高整体稳定性方面表现尤为出色。通过量化分析，他们发现新方法在各种测试场景中表现出显著减少的最大距离和更优的平均距离度量。这表明，该方法能够在保持原始形状的同时，准确地重建缺失的表面，解决了现有算法在复杂情况下的诸多局限性。

修复方法填补孔洞的结果，图片来源：ArXiv

这些成果为3D扫描技术带来了极大的利好。如果这项技术能够成功商业化并集成到现有的3D扫描软件中，将大大改善扫描结果的完整性和精度。然而，这项技术也存在一定的挑战。例如，由于训练数据集的质量和多样性直接影响了神经网络的表现，数据不足或偏差可能会导致修复效果不佳。此外，尽管新技术在修复过程中注重保留细节，但在处理严重损坏或几何复杂的模型时，可能仍然面临挑战。

未来的研究方向将包括优化模型的计算效率，以适应资源受限的环境，以及探索与其他3D重建技术的结合，进一步提升模型的修复能力。随着技术的不断进步，这一创新方法有望在更广泛的应用中发挥作用，进一步推动3D数字化技术的发展。

导读：随着3D数字化技术的广泛应用，各个领域越来越依赖3D模型进行可视化、几何计算和3D打印等任务。然而，3D扫描结果中常见的不完整或缺失数据，往往会导致错误或有缺陷的渲染，限制了其实际应用。

2024年8月21日，据资源库了解，为了应对这一挑战，来自西班牙格拉纳达大学的研究人员开发了一种强大的新方法，利用人工智能技术来填补3D扫描中的孔洞，显著提升了扫描结果的质量。

填补孔洞的修复方法，图片来源：ArXiv

如果您曾经使用过3D扫描仪，可能会发现，几乎每次扫描的结果都会出现不完整的情况。这通常是由于硬件的局限性、物体表面颜色的影响，甚至是扫描仪无法“到达”物体某些区域所致。尽管后期处理软件试图通过填补孔洞和缺失区域来改善结果，但效果往往不尽如人意。特别是在处理复杂几何形状时，现有算法的能力通常难以胜任。

一个典型的案例是3D扫描人类头部时，扫描结果中可能缺少头顶部分。尝试“填补空缺”通常会导致头部表面变得非常平坦，就像有人锯掉了部分大脑一样。这种修复不仅无用，反而可能需要手动进行繁琐的3D编辑来重建缺失的表面。另一种常见的修复尝试是使用“使模型坚固”功能，但这往往会导致大量扫描细节的丢失，影响最终模型的精度和实用性。

新方法的核心：神经网络驱动的2D修复

研究人员意识到，3D扫描的表面或许可以通过类似于图像修复的方式进行处理。修复功能在现代图像编辑软件中已广泛应用，能够根据图像的整体情况自动填充缺失区域。研究团队由此启发，开发出一种结合基于神经网络的2D修复技术来有效地重建3D表面。

修补孔洞的方法概述，图片来源：ArXiv

为了训练这一系统，研究人员创建了一个庞大的“破损”3D模型库。他们从各种公共来源收集了完整的3D模型，并使用脚本故意破坏这些模型，引入不同大小和几何形状的孔洞。随后，他们使用这两组模型对神经网络进行了从“有洞”到“完整”转换的训练。通过在超过100万张曲率图像的数据集上训练定制的神经网络，这一系统能够学习并概括模式，从而开发出精确而全面的三维表面。

用于训练的曲率图像，图片来源：ArXiv

这一方法的核心在于使用2D曲率图像来表示3D表面的复杂几何信息，并结合由粗到细的表面变形技术，确保重建的准确性和表面适应性。图像修复技术的引入使得神经网络能够接受随机的3D扫描，并在不丢失重要细节的情况下将其稳定重建，尤其是在处理复杂孔洞时，展现出卓越的保真度和精度。

实验结果与潜在影响

研究团队通过一系列实验验证了新方法的有效性。与现有的修复方法相比，他们的方法在减少重大错误和提高整体稳定性方面表现尤为出色。通过量化分析，他们发现新方法在各种测试场景中表现出显著减少的最大距离和更优的平均距离度量。这表明，该方法能够在保持原始形状的同时，准确地重建缺失的表面，解决了现有算法在复杂情况下的诸多局限性。

修复方法填补孔洞的结果，图片来源：ArXiv

这些成果为3D扫描技术带来了极大的利好。如果这项技术能够成功商业化并集成到现有的3D扫描软件中，将大大改善扫描结果的完整性和精度。然而，这项技术也存在一定的挑战。例如，由于训练数据集的质量和多样性直接影响了神经网络的表现，数据不足或偏差可能会导致修复效果不佳。此外，尽管新技术在修复过程中注重保留细节，但在处理严重损坏或几何复杂的模型时，可能仍然面临挑战。

未来的研究方向将包括优化模型的计算效率，以适应资源受限的环境，以及探索与其他3D重建技术的结合，进一步提升模型的修复能力。随着技术的不断进步，这一创新方法有望在更广泛的应用中发挥作用，进一步推动3D数字化技术的发展。