[发明专利]一种基于外接球策略区域增长的点云表面重建方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于外接球策略区域增长的点云表面重建方法及系统，首先在点云数据集中选取三个点云数据连接成三角形，形成种子三角形；然后基于外接球的区域增长搜索，以种子三角形为基础进行区域增长，形成最优三角形；然后在得到种子三角形后和最优三角形后确定最优三角形与种子三角形的连接方向以保证重建表面的延展性和平滑性；在完成扩展方向的选取后，需要对三角形的边的信息进行保存处理，通过构建边列表的数据结构保存构成三角形的边的信息，保证满足条件的点云都进行了三角化但对于已经扩展的点不需要进一步的扩展，防止已经重建的点云再次重建；最后循环直到没有能够扩展的最优三角形后，点云表面重建结束。

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于外接球策略区域增长的点云表面重建方法及系统。

背景技术

点云在三维视觉技术中的运用愈发广泛，点云数据采集工具发展迅速，数据采集成本降低、效率提升，这使得点云技术在机器视觉、文物修复、自动驾驶、无人机等领域应用。点云配准的主要工作是对不同坐标系下的点云进行旋转、平移，最终整合成完整且处于同一坐标系下的点云。根据目标点云与源点云的性质区分，一般又分为非刚体配准和刚体配准，非刚体配准指目标点云与源点云之间存在形变、拉伸等非刚性变换，在实际应用场景中，部分配准问题需使用非刚性配准，例如医学诊断、人脸识别等，针对非刚性配准的研究仍有很大的发展空间；刚体配准指源点云与目标点云不存在形变，仅发生旋转与平移的刚性变换，实际应用范围更广，但现有的点云配准技术存在配准速度慢、易陷入局部最优解等缺点。如何快速、高质量的完成点云配准，仍是一个具有重要研究价值的问题。

近年来，三维激光扫描技术迅猛发展，逆向工程应用技术得以实现。因此获取物体的数字化描述近年来得到越来越广泛的研究，即逆向工程问题。三维激光点云采集的点云数据在实际应用中通常处于散乱的状态，没有明显的规律，如果直接用原始数据进行表面重建，会占用大量的资源和存储空间，重建的效果不佳。所以近些年逆向工程技术一直备受关注，研究人员研究并提出新的解决方案和优化方法，推动点云表面重建技术的研究与发展。点云表面重建技术在工业、制造业、医学等诸多领域都有很大的发展前景。

而原始点云数据集由于仪器测量、环境因素、人为操作的原因，点云质量不尽相同也无法避免，可能会存在噪声、空洞、尖锐凸起、不均匀点分布的情况。点与点之间的无序性很难找到有效的拓扑连接方式还原原始物体的表面形状，一个正确的拓扑连接关系能够显示出原始物体的表面构型和拓扑结构，而一个大型海量的点云数据其时间复杂度和空间复杂度都比较庞大，在进行表面重建的过程中会耗费计算机大量的资源。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于外接球策略区域增长的点云表面重建方法及系统，以克服现有技术存在的缺陷，本发明的重建方法的重建速度更快、重建效果更好、重建表面更为均匀平滑。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于外接球策略区域增长的点云表面重建方法，包括以下步骤：

步骤1：在点云数据集中选取三个点云数据连接成三角形，形成种子三角形；

步骤2：基于外接球的区域增长搜索，以种子三角形为基础进行区域增长，形成由一组点云数据构成的候选集，计算候选集中每个点云数据与种子三角形每条边两个端点连线之间的角度，从中选取角度最接近60°的点为候选点，候选点与种子三角形边的两个端点相连得到新的三角面片，最接近正三角形的三角形面片为最优三角形；

步骤3：扩展方向选取，在得到种子三角形后和最优三角形后需要确定最优三角形与种子三角形的连接方向以保证重建表面的延展性和平滑性；首先，对点云数据的法向量进行估计，然后采用右手螺旋法则确定扩展方向，即法向量方向为右手拇指方向，螺旋方向为最优三角形的拼接方向；