[发明专利]基于最大相似度匹配的三维碎块的重组复原方法

说明书

基于最大相似度匹配的三维碎块的重组复原方法，属于计算机工程和文物修复工程技术领域。本发明使用三维激光扫描仪采集到三维碎块的点云数据，首先基于点云及其邻域构造曲面并计算曲面的弯曲程度从而提取三维碎块断裂面的轮廓曲线，接着计算断裂面轮廓曲线上的邻域面积来描述断裂面轮廓曲线的凹凸性质，然后通过寻找模糊共性片段计算断裂面轮廓曲线的相似度，最后采用迭代最近点算法进行三维碎块的对齐拼接，得到三维复原模型。本发明不需要依赖于任何关于原始物体几何形状的假设，也不需要过分依赖阈值的确定，具有很强的独立性和适用性，算法也更加稳定和准确。

技术领域

本发明涉及一种三维破碎物体的拼接方法，具体为基于最大相似度匹配的三维碎块的重组复原方法，属于计算机工程和文物修复工程技术领域。

背景技术

中华民族有着数千年的文明史，河流、湖泊、海洋下隐藏的文化遗迹众多。据国家文物局水下文化遗产保护中心的数据显示，我国已经确认241处水下文化遗存，水下文物的保护与修复工作至关重要。水下文物在水底经过长时间的侵蚀和颠簸，大多数变得破碎残缺，考古人员在水下遗址中发现的大量破碎文物，目前主要依靠手工复原，具有拼接周期长、误差大而且在操作过程中容易对文物产生二次损坏等缺点。面对考古专业修复人员极度短缺而文物拼接复原需求井喷的局面，利用计算机辅助文物复原技术来实现对破碎文物的虚拟拼接，被实践证明既可以降低文物复原的难度，加快其拼接速度，也能避免修复过程中对文物的二次损害。

三维物体在破碎后随机形成若干个形状任意的子物体，如果这些破碎后形成的子物体具有一定的厚度，则将这些子物体称为三维碎块。三维碎块的拼接算法实质上可以转化成不规则曲面匹配的问题，国外如美国斯坦福大学、德国布伦瑞克技术大学、日本岩手大学等高校的科研机构和国内如清华大学、西北大学等高校的科研机构已经利用计算机辅助文物复原技术在多视拼合、逆向工程、曲面检测、三维模型检索、医学应用等领域中取得了良好效果。这些高校对于三维碎块拼接的研究大体上可分为两类：第一类是基于面特征匹配。美国斯坦福大学的Forma Urbis Romae项目组(《Fragments of the city:Stanford'sdigital forma urbis romae project》，D.Koller等人，2006年)根据碎块表面的雕刻图案、碎块的墙面特征以及碎块边缘的几何特征等多种信息进行匹配，但因为碎块本身的残缺，至今只有很少碎块能够拼接起来。清华大学的Huang QX等人在《ReassemblingFractured Objects by Geometric Matching》(Proceedings of the Association ForComputing Machinery，2006)一文中首先使用积分不变量对分块曲面的多个几何特征采用特征串来描述，并采用向前搜索的算法根据多个特征串进行断裂面的匹配，最后采用子图融合的方法进行碎块的整体拼合，能较好地实现复杂碎块的自动拼接复原。2013年，西北大学的李群辉在其硕士毕业论文《基于断裂面匹配的破碎刚体复原研究》一文中以断裂面的轮廓曲线为特征进行匹配，该方法只针对边界点的特征信息进行搜索，拼接速度快，适用于有公共边界的碎块进行匹配，但是对于边界重合较小的断裂面，无法进行正确的匹配。第二类是基于点特征匹配。德国布伦瑞克技术大学的Simon Winkelbach等人在《PairwiseMatching of 3D Fragments Using Cluster Trees》(International Journal ofComputer Vision，2008，78(1)：1-13)一文中直接根据断裂面的所有顶点信息，不需要提取特征点，采用基于随机采样算法和分级二叉树进行碎块的配对，但该方法只适合于断裂面的完全匹配。日本岩手大学的Enkhbayar Altantsetseg等人在《Pairwise matching of 3Dfragments using fast fourier transform》(Visual Computer，2014，30(6-8)：929-38)一文中引进一种新的描述子表示特征点的聚类和曲线，然后使用快速傅里叶变换完成三维碎片的两两匹配，其中描述子的特征点是由曲率计算得到的，曲线的描述符用傅里叶级数表示，通过比较匹配面的描述曲线来寻找可能的匹配，但是该方法的拼接匹配速度较慢。