[发明专利]用于无法向点云数据重建网格曲面的方法、设备和介质

权利要求书

1.一种用于无法向点云数据重建网格曲面的方法，包括：

确定所述无法向点云数据的点云集合的光滑宽度；

根据所确定的光滑宽度，针对所述点云集合获取基于位势论的高斯公式的第一矩阵，其中基于所计算的光滑宽度以及所述点云集合计算高斯公式的离散近似系数并且由所述离散近似系数构成所述第一矩阵，当点云数据在曲面上时，高斯公式中的示性函数值等于1/2；

根据所获取的第一矩阵以及正则化参数，获取第二矩阵；

求解基于所述第二矩阵的线性方程组，以便获取所述无法向点云数据的单位法向量与面积元大小的乘积的离散值；以及

基于所获取的离散值，为所述无法向点云数据重建网格曲面。

2.根据权利要求1所述的方法，为所述无法向点云数据重建网格曲面还包括：

将所述点云集合中的点根据预定义深度值划分为八叉树，以便获取所述点云集合的空间立方体的顶点集；

基于所获取的离散值，使用高斯公式计算所述点云集合的空间立方体的顶点集的示性函数值；以及

基于所计算的示性函数值，在所划分的八叉树上运行曲面重建算法。

3.根据权利要求1或2所述的方法，确定所述无法向点云数据的点云集合的光滑宽度包括：

基于预定义k-近邻参数确定所述点云集合中的每个点的k-近邻数据；

基于所确定每个点的k-近邻数据，针对所述点云集合中的每个点计算每个点的光滑宽度；

确定所计算的每个点的光滑宽度是否处于预定阈值区间之间；以及

响应于所计算的每个点的光滑宽度未处于预定阈值区间之间，则将所述光滑宽度超出所述预定阈值区间的部分修改为所述预定阈值区间的极值。

4.根据权利要求1或2所述的方法，获取第二矩阵包括：

为重建所述无法向点云数据的网格曲面设置期望的正则化参数；

计算第一矩阵与第一矩阵的转置矩阵的乘积以及第一矩阵与所述转置矩阵的乘积的对角矩阵；以及

基于所设置的正则化参数、所计算的第一矩阵与所述转置矩阵的乘积、对角矩阵，计算第二矩阵。

5.根据权利要求1或2所述的方法，求解基于所述第二矩阵的线性方程组包括：

设置迭代求解的阈值条件；

根据高斯公式构建基于所述第二矩阵的线性方程组；

使用共轭梯度算法迭代求解基于所述第二矩阵的线性方程组，直至达到所设置的阈值条件，以便获取所述无法向点云数据的单位法向量与面积元大小的乘积的离散值。

6.根据权利要求5所述的方法，求解基于所述第二矩阵的线性方程组还包括：

所述阈值条件包括以下至少一项：

最大迭代次数达到所述点云集合的点数；以及

残差向量小于预定阈值。

7.根据权利要求2所述的方法，使用高斯公式计算所述点云集合的空间立方体的顶点集的示性函数值包括：

使用所获取的离散值作为所述无法向点云数据的单位法向量与面积元大小的近似值；

针对顶点集上的每个点计算特定向量场与离散值的乘积的求和，以便以所计算的求和结果作为顶点集的示性函数值。

8.一种计算设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。

9.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。