[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

说明书

本公开的实施例涉及用于无法向点云数据重建网格曲面的方法、设备和介质，所述方法包括：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高斯公式的第一矩阵；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。由此，方法能够在不借助于输入法向的情况下获取无法向点云数据的重建曲面。

技术领域

本公开的实施例总体涉及计算机图形学处理领域，并且更具体地涉及一种用于无法向点云数据重建网格曲面的方法、计算设备和计算机可读存储介质。

背景技术

在计算机图形学中，将点云数据重建为网格曲面是一项应用广泛的三维数据处理手段。三维点云曲面重建在医疗可视化、无人驾驶、测绘和工业自动化等领域得到了广泛应用。一方面，网格曲面作为计算机中最常见的三维模型表达形式，其具有良好的拓扑结构，可高效地用于渲染、编辑等下游任务，然而网格曲面的获取并不容易，一般需要依赖于计算机辅助设计技术；另一方面，点云作为三维物体的另一种表达形式，虽不具有网格曲面的一些良好性质，却更容易从真实数据中获取（如通过扫描仪等）。因此，从点云向网格曲面的转换算法，即曲面重建算法，是一种获取高质量、多样化的网格曲面的重要手段。

三维点云曲面重建包括显式方法和隐式方法。隐式方法包括计算出一个三维空间中的标量场，使得输入的三维点云均落在该标量场的一个等高面附近，然后将此等高面利用诸如Marching Cubes的曲面重建算法提取成网格曲面表示。该标量场一般取做一个有向距离场或示性函数场。由隐式重建方法得到的曲面一般具有光滑、面片有一致定向、密闭性等良好特性。

然而，隐式重建方法依靠输入点云及法向量。这种方法是基于估计模型的表面指示函数和等值面的提取进行的，指示函数的梯度集合由点集的法向量确定，因此法向量的估计精度和等值面的提取算法对表面重建效果有重大影响。例如，若一个物体两部分法向（法向量）定向相反，则其中一侧在最终重建中可能会消失。

综上，传统的用于无法向点云数据重建网格曲面的方案所存在的不足之处在于：隐式曲面重建需要输入点云带有输入的法向。当法向不准确或全局定向不一致时，隐式曲面重建会产生局部或全局的重建错误。

发明内容

针对上述问题，本公开提供了一种用于无法向点云数据重建网格曲面的方法、计算设备和计算机可读存储介质。方法能够在不借助于输入法向量的情况下求解无法向的曲面重建问题，从而为无法向点云准确重建网格曲面。

根据本公开的第一方面，提供了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高斯公式的第一矩阵；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。

根据本公开的第二方面，提供了一种计算设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开的第一方面的方法。

在本公开的第三方面中，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中计算机指令用于使计算机执行本公开的第一方面的方法。

在一个实施例中，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。