[发明专利]重构点云模型的方法、装置和系统

说明书

本发明提供了重构点云模型的方法、装置和系统，其中，包括如下步骤：随机选择所述点云模型中不共面的四个重构点；继续依次迭代选择其他重构点直至满足重构条件，并基于所有重构点重构该点云模型，其中，重构所述点云模型的还原度为：Reward＝‑k·(PointNum‑4)+g·VolRate，其中，PointNum表示当前所选择重构点的数量，VolRate表示当前所有重构点围起来的立体形状的体积和所述点云模型原始体积的体积比例，k表示所选点的数目在所述还原度中的比重，g表示所述体积比例在所述还原度中的比重，其中，所述重构方法还包括如下步骤：基于客户需求调整g和k的比例来调整所述重构条件。本发明提供的重构点云模型机制能够改善重构的点云模型的分辨率，能够控制在重构的点云模型中的点的质量。

技术领域

本发明涉及点云模型领域，尤其涉及一种重构点云模型的方法、装置和系统。

背景技术

现在，重构点云模型待解决的问题包括控制点云模型重构的分辨率，包括基于特定申请定义点云模型的分辨率，例如，在超声波模式触觉接口中，中心点必须保持在特定密度以保证相对于人来说好的触觉感。另一方面，点云重构中点的数量控制也需要考虑。其中，一些边缘计算设备具有有限的计算效率。用户必须控制在点云模型中的点的数量来保证设备可以适当运行。其次，如何高效提取点云重建中具有可接受精确度的主要特征也是需要考虑的，然而利用现有技术算法基于少于可能数量的点的点云模型中高效提取主要特征是比较困难的。

现有技术有几个点云过滤器，例如直通器(straight-pass filter)、Voxel过滤器、统计滤波器(statistic filters)和条件滤波器(Conditional filter)，这些过滤器可以减少点的数量并保持精确度。然而，用户并不能利用这些点云过滤器明确定义点云结构的分辨率、数量和精度。

发明内容

本发明第一方面提供了点云模型的重构方法，其中，包括如下步骤：随机选择所述点云模型中不共面的四个重构点；继续依次迭代选择其他重构点直至满足重构条件，并基于所有重构点重构该点云模型，其中，重构所述点云模型的还原度为：

Reward＝-k·(PointNum-4)+g·VolRate，

其中，PointNum表示当前所选择重构点的数量，VolRate表示当前所有重构点围起来的立体形状的体积和所述点云模型原始体积的体积比例，k表示所选点的数目在所述还原度中的比重，g表示所述体积比例在所述还原度中的比重，其中，所述重构方法还包括如下步骤：基于客户需求调整g和k的比例来调整所述重构条件。

进一步地，所述重构条件包括限定总数的重构点组合中还原度最高时，其中，所述重构方法还包括：限定所述重构点的总数；继续依次选择其他重构点，并分别计算该总数的不同重构点组合的还原度，选出还原度最高的重构点组合。

进一步地，所述重构条件包括当前所有重构点围起来的立体图形的体积和所述点云模型原始体积的体积比例达到第一阈值时，其中，所述重构方法还包括：定义所述第一阈值；继续依次选择其他重构点，并分别计算当前所有重构点围起来的立体图形的体积和所述点云模型原始体积的体积比例，直至达到所述第一阈值。

进一步地，所述重构条件包括基于所述四个重构点限定其他重构点选择范围的重构点组合中还原度最高时，其中，所述重构方法还包括：以所述四个重构点在所述点云模型中限定其他重构点的选择范围；在所述选择范围中继续依次选择其他重构点，并分别计算不同重构点组合的还原度，选出还原度最高的重构点组合。