[发明专利]一种自动的非封闭隐式曲面重建方法

权利要求书

1.一种自动的非封闭隐式曲面重建方法，其特征在于其步骤包括：

1）采用隐式曲面三维重建方法将输入的非封闭点云数据模型生成三角网格曲面模型；

2）初始化三角网格曲面三角点；

3）选取比对的样本三角点；

4）计算样本三角点与输入原始点的平均最大距离，将其设为分割阈值；

5）利用分割阈值对重建生成的三角网格曲面进行自动分割，删除非实体上不合理的三角面片，得到边缘光顺正确的非封闭曲面。

2.如权利要求1所述的一种自动的非封闭隐式曲面重建方法，其特征在于，所述的将输入的非封闭点云数据模型重建生成三角网格曲面模型，采用Poisson曲面重建方法完成，由此重建得到的三角网格曲面模型是封闭的。

3.如权利要求1所述的一种自动的非封闭隐式曲面重建方法，其特征在于，所述的初始化三角网格曲面三角点是指构成重建模型三角面片的三个顶点，称为三角点。

4.如权利要求1所述的一种自动的非封闭隐式曲面重建方法，其特征在于，所述选取比对的样本三角点具体包括：

1）求取三角面片的周长；

2）将三角面片周长扩大到整数；

3）求三角面片周长大小的分布概率；

4）取一定比例的曲面三角点作为样本三角点。

5.如权利要求1所述的一种自动的非封闭隐式曲面重建方法，其特征在于，所述的计算样本三角点与输入原始点的平均最大距离，将其设为分割阈值具体包括：

1）计算样本三角点与原始输入点的欧氏距离，按列固定，每列由小到大进行排列，比较原始输入点与重建生成的曲面三角点，求得生成曲面三角点的单位密度，取单位密度下的欧氏距离，即为在单位密度下的最大距离；

2）按采集样本点的个数求取平均最大距离，将其设为分割阈值T。

6.如权利要求1所述的一种自动的非封闭隐式曲面重建方法，其特征在于，所述的利用分割阈值对Poisson曲面重建生成的三角网格封闭曲面进行自动分割，删除非实体上不合理的三角面片，得到边缘光顺正确的非封闭曲面包括：

1）将样本三角点到原始输入点的距离大于阈值T的三角点标记为0，小于阈值T的三角点标记为1；

2）将含有标记为0的三角点对应的三角面片删除，即可获得非封闭的模型曲面。

7.如权利要求4所述的一种自动的非封闭隐式曲面重建方法，其特征在于，所述的将三角面片周长扩大到整数是将所有的周长同乘一个倍数扩大到整数。

8.如权利要求4所述的一种自动的非封闭隐式曲面重建方法，其特征在于，所述的求三角面片周长大小的分布概率，是指将周长按从大到小排序，求得不同周长出现的概率。

9.如权利要求4所述的一种自动的非封闭隐式曲面重建方法，其特征在于，所述的一定比例，是指将三角面周长出现的概率按从大到小排序，取三角面周长出现概率大的前M个曲面三角点作为样本三角点。