[发明专利]一种智能多分辨率特征优化的三维重建方法及系统

权利要求书

1.一种智能多分辨率特征优化的三维重建方法，其特征在于，所述三维重建方法包括：

步骤1，设置第一分辨率和第二分辨率，所述第一分辨率低于第二分辨率；

步骤2，利用原始三维扫描数据，基于所述第一分辨率进行重建得到低分辨率模型，计算所述低分辨率模型中各个三维点的曲率，将曲率大于设定曲率阈值的所述三维点标记为特征点；

步骤3，利用以各个所述特征点为中心的设定区域范围内的所述原始三维扫描数据，基于所述第二分辨率进行重建得到三角网；

步骤4，将所述三角网缝合到所述低分辨率模型中得到三维重建模型。

2.根据权利要求1所述的三维重建方法，其特征在于，所述步骤1中根据三维重建的需求以及所述原始三维扫描数据的大小设置所述第一分辨率和第二分辨率的大小。

3.根据权利要求1所述的三维重建方法，其特征在于，所述步骤2中的所述曲率为高斯曲率、主曲率或平均曲率。

4.根据权利要求1所述的三维重建方法，其特征在于，所述步骤3包括：以每个所述特征点为中心、设定阈值为半径构建空间包围盒，裁减掉落入所述包围盒中的三角面片；

遍历所述原始三维扫描数据，将落入所述包围盒中的点存入数组，基于所述数组中的点进行三维重建。

5.根据权利要求4所述的三维重建方法，其特征在于，所述步骤3中基于所述第二分辨率进行重建得到三角网的过程包括：

将所述包围盒中的空间划分为多个立方体形的体素，利用TSDF算法确定各个所述体素的顶点的权重和TSDF值，再利用Marching Cubes算法提取等值面，生成所述三角网。

6.根据权利要求1所述的三维重建方法，其特征在于，所述步骤4中进行缝合的过程包括：

在所述三角网的网格块的边界处搭桥形成闭环进行缝合；再调用Delaunay三角化方法重新组织三角面片；修复拓扑错误，解决因缝合产生的自相交区块。

7.根据权利要求6所述的三维重建方法，其特征在于，在所述边界处构建了基于halfedge的数据结构的网格拓扑以及构建了空间KD树。

8.一种智能多分辨率特征优化的三维重建系统，其特征在于，包括：分辨率设置模块、特征点标记模块、三角网重建模块和缝合模块；

所述分辨率设置模块，用于设置第一分辨率和第二分辨率，所述第一分辨率低于第二分辨率；

所述特征点标记模块，用于利用原始三维扫描数据，基于所述第一分辨率进行重建得到低分辨率模型，计算所述低分辨率模型中各个三维点的曲率，将曲率大于设定曲率阈值的所述三维点标记为特征点；

所述三角网重建模块，用于利用以各个所述特征点为中心的设定区域范围内的所述原始三维扫描数据，基于所述第二分辨率进行重建得到三角网；

所述缝合模块，用于将所述三角网缝合到所述低分辨率模型中得到三维重建模型。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如权利要求1-7任一项所述的智能多分辨率特征优化的三维重建方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的智能多分辨率特征优化的三维重建方法的步骤。