[发明专利]一种基于边缘特征自约束的表面网格模型构建方法

权利要求书

1.一种基于边缘特征自约束的表面网格模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

（1）用canny边缘检测算法从序列图像中获取可靠的二维边缘特征，并将该二维边缘特征用作点云构建表面模型的约束条件；

（2）从序列图像中生成三维点云，将三维点云映射到二维图像上，生成一个二维投影点集合；

（3）根据边缘特征建立二维边缘点之间的拓扑关系，确立部分二维投影点之间的拓扑连接关系，将具有拓扑约束信息的二维投影点反投影到三维空间，得到带约束的三维点云；

（4）构建基于局部降维的带约束表面网格，是将带约束的三维点云在局部区域进行降维，投影到最小二乘拟合平面上进行带约束的平面三角剖分，然后再反投影回三维空间。

2.根据权利要求1所述的一种基于边缘特征自约束的表面网格模型构建方法，其特征在于，所述步骤（1）中，用canny边缘检测算法从序列图像中获取可靠的二维边缘特征，具体步骤为：

（1.1）用高斯滤波器平滑图像，去除噪声；

（1.2）用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向；

（1.3）对梯度幅值进行非极大值抑制，精确确定边缘的位置；

（1.4）用双阈值算法检测和连接边缘。

3.根据权利要求1所述的一种基于边缘特征自约束的表面网格模型构建方法，其特征在于，所述步骤（2）中，从序列图像中生成三维点云，具体步骤为：

（2.1）用传统摄像机定标方法得到摄像机内参；

（2.2）提取任意两幅图像特征点，进行特征点匹配；

（2.3）根据特征点匹配结果，利用随机抽样一致性算法求取基础矩阵及本质矩阵；

（2.4）根据本质矩阵正确估计摄像机外参数；

（2.5）由摄像机的内外参数组合生成图像变换的投影矩阵；

（2.6）三角化所有图像匹配好的特征点；

（2.7）对重建结果进行集束调整，减少误差。

4.根据权利要求1所述的一种基于边缘特征自约束的表面网格模型构建方法，其特征在于，所述步骤（3）中，根据边缘特征建立二维边缘点之间的拓扑关系，具体步骤为：将在步骤（2）中由三维点云投影生成的二维投影点集合拟合到步骤（1）中canny边缘检测算法检测到的轮廓中，将具有拓扑约束信息的二维投影点反投影到三维空间，得到带约束的三维点云。

5.根据权利要求1所述的一种基于边缘特征自约束的表面网格模型构建方法，其特征在于，所述步骤（4）中，构建基于局部降维的带约束表面网格，将带约束的三维点云在局部区域进行降维，投影到最小二乘拟合平面上进行带约束的平面三角剖分，然后再反投影回三维空间，具体步骤为：

（4.1）首先要在采样点集中找到每一个点附近的点，使用k个近邻点计算出在该点处的待重建表面的法向量；

（4.2）此时得到的法向量有正负两个方向，经过法向量一致化的处理后，使得法向量指向曲面的一侧，得到每一点处的切平面；

（4.3）将查询点和其近邻点投影到局部的微小切平面上，使用Delaunay算法对切平面上的点进行三角剖分；

（4.4）最后将平面上点的拓扑关系反投影到三维空间中，得到重建后的不规则体的三维表面三角网格。