[发明专利]一种基于星形假设的点云快速渐进式重建方法

说明书

本发明公开了一种基于星形假设的点云快速渐进式重建方法，不仅能鲁棒、快速重建出紧密包围点云、水密无自交且表面光滑的三维模型，同时对于局部增删点云、移动中心点等输入变化，亦能实现快速重建。该方法包括：动态地采集重建对象的重建模型的点云；构建初始球面模型；将点云投影到初始球面模型的球面并得到对应的投影点，并计算与该投影点距离最近的网格顶点；计算每个网格顶点的目标位置初始球面模型根据目标位置进行变形得到类星形模型；构建光滑且紧密包围点云的星形网格约束；重新计算网格顶点的坐标，类星形模型进一步变形得到星形模型；继续输入新点云，更新上述星形模型的球心并对星形模型继续重建，得到重建对象的重建模型。

技术领域

本发明涉及几何图形处理的技术领域，具体涉及但不限于一种基于星形假设的点云快速渐进式重建方法，以实现点云数据的快速渐进式构型。

背景技术

渐进式点云重建方法是一种由动态点云数据快速生成三维模型的方法，是面向虚拟环境仿真、移动机器人导航以及医学3D图像重构领域的一种基于点云的三维重建研究应用。目前常用的渐进式点云重建方法主要分为三种，这三种方法的具体内容以及局限性如下：一是隐式重建法，需要求解隐函数并抽取表面网格，但运算效率较低因此不适合渐进式重建，再者该方法通常要求输入点云的法向信息，而渐进式重建过程中难以估算法向方向；二是显式重建方法，例如基于Alpha Shape的重建方法，难以保持模型表面光滑并且容易出现孔洞结构，而且若采用自适应调整参数进行改善会耗费运算时间；三是基于变形的方法，及利用点云数据驱动初始网格模型发生变形，使该网格模型紧密包围点云，但该方法无法避免运算时出现的网格点自交现象和相应的数值问题。此外，现有方法大多只能针对采集于重建对象表面的点云进行重建，而无法直接应用于在重建内部所采集的点云。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够克服现有技术中存在的曲面自交、不能保证模型水密性的点云快速渐进式重建方法，利用建立的星形模型的球面参数化结构，将点云数据表示为单位球面上的标量函数作进一步的计算，简化了运算步骤。

在本发明中，本发明提供了一种基于星形假设的点云快速渐进式重建方法(即针对重建对象的模型重建方法)，该方法包括以下步骤：

步骤一，采集或提供重建对象内部的点云；

步骤二，根据所述点云，构建初始球面模型并划分具有N个顶点的三角形网格，对每个所述三角形网格的顶点配置一个大顶堆，利用全部所述顶点构造K-D树；其中，

所述初始球面模型包括球心O和球半径R；

步骤三，将每一个所述点云中的点，沿径向方向投影到所述初始球面模型的球面并得到对应的投影点，基于所述K-D树计算与所述投影点距离最近的所述网格顶点，并将该点绑定在所述距离最近的网格顶点处的所述大顶堆上；

其中，所述径向方向为所述球心O指向所述点云的矢量；

步骤四，根据所述点云计算每个所述网格顶点沿径向方向的目标长度ri，并根据所述目标长度更新所述初始球面模型的形状，从而得到类星形模型；

其中，如果绑定在所述网格顶点的点云集合则r_i＝max||p_j-0||，否则，r_i＝R；

其中，i∈N，j∈N，N为≥1000的正整数；

步骤五，针对所述类星形模型，构建光滑且紧密包围所述点云的星形网格约束h：S→R，即，

h＝arg min∑_i||Δ(r_i+h_i)||²+ω∑_i||h_i||²