[发明专利]保持锐利特征的三维重建方法及系统有效
| 申请号： | 201710151230.1 | 申请日： | 2017-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN107123164B | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 刘琼;吴铭荃 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06T17/30 | 分类号： | G06T17/30;G06T19/20 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开保持锐利特征的三维重建方法系统。该方法包括：1)采用扩展到三维空间的二维图像滤波方法对输入并经过粗配准的点云进行平滑去噪；2)采用改进的区域生长方法对平滑后的粗配准点云进行离群点移除；3)采用基于kd‑tree加速的ICP算法对移除离群点后的粗配准点云进行精配准；4)采用基于邻域查找和边界点检测的融合方法对精配准点云进行融合；5)采用基于特征点检测和自适应步长更新方法对融合后的精配准点云进行表面重建。三维重建系统由点云预处理模块、点云合并模块、表面重建模块组成，基于本发明方法实现的三维重建系统能够保持重建模型表面边缘处的锐利特征，且在保证精度的前提下兼顾重建速度。 | ||
| 搜索关键词： | 保持 锐利 特征 三维重建 方法 系统 | ||
【主权项】：
保持锐利特征的三维重建方法，其特征在于包括以下步骤：(1)采用扩展到三维空间的二维图像滤波方法对输入并经过粗配准的点云进行平滑去噪；(2)采用改进的区域生长方法对平滑后的粗配准点云进行离群点移除；(3)采用基于kd‑tree(k‑dimensional tree)加速的ICP(Iterative Closest Point，迭代最近点)算法对移除离群点后的粗配准点云进行精配准；(4)采用基于邻域查找和边界点检测的融合方法对精配准点云进行融合；(5)采用基于特征点检测和自适应步长更新方法对融合后的精配准点云进行表面重建。
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