[发明专利]三维扫描原始数据转化为低面数3D模型的方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图形领域，特别涉及一种三维扫描原始数据转化为低面数3D模型的方法，用于动画、游戏、影视、AR、VR等的开发制作。

背景技术

三维扫描是集光、机、电和计算机技术于一体的一项技术，以往主要应用于工矿企业。三维扫描对物体空间外形和结构进行扫描，以获得物体表面的空间坐标，从而将实物的立体信息转换为计算机能直接处理的数字信息，为实物的数字化打下了基础。

三维扫描技术目前已经开始应用在计算机影像艺术的创作领域，例如雕塑的扫描和室内外场景、物件的扫描、人物和动物的扫描等等。通常扫描后得到的数据是由大量的三维坐标点组成，这些数据点通常被称为点云。根据扫描议的性质、扫描参数和被扫描物体的大小的不同，这些扫描得到的电脑模型往往包含几百万到几亿个不等的点云数据。

由于扫描仪器所生成的点云分布上具有随机性，而计算机图形的处理尤其是动画创作等艺术上的处理通常需要三维模型的点云按照一定的规则分布，并要求模型的布线均匀、有序、平滑。因此这些扫描数据所形成的多边形模型无法直接用于计算机艺术创作上。目前，主流的方法是由人工凭借经验以扫描的高面模型为参考，重新手工创建符合动画创作等艺术需求的模型。

发明内容

为了克服以上缺陷，本发明提供了一种能将高精度的三维扫描原始数据转化为数据量少且布线合理，从而易于在动画、VR等三维场景使用的模型的方法。

本发明提供一种三维扫描原始数据转化为低面数3D模型的方法，包括：

使用三维扫描设备对物体进行扫描，得到精细多边形模型数据，所述精细多边形模型数据的每1立方厘米的空间内含有200～2000个顶点；

处理器读取所述精细多边形模型，并将所述精细多边形模型作为输入模型；

在输入模型上设置基准多边形循环，所述设置基准多边形循环为沿着输入模型的曲面设置；

处理器根据输入模型、基准多边形循环和预设的方法，得出输出模型上每一个点的位置，从而得出完整的模型拓扑结构。

优选的，所述处理器根据输入模型、基准多边形循环和预设的方法，得出输出模型上每一个点的位置，包括：

处理器将输入模型上的顶点按照连接关系和基准多边形循环分成k组，每组顶点的集合为M1、M2...Mi...Mk，且每组集合的顶点之间彼此不重合，其中k为期望的输出模型的顶点数量；

对每组顶点的集合，处理器计算出集合内顶点坐标的算数平均数为Pmi(Xi，Yi，Zi)；

将Pmi(Xi，Yi，Zi)作为输出模型上的顶点坐标，即输出模型上每一个点的位置。

优选的，所述处理器将输入模型上的顶点按照连接关系和基准多边形循环分成k组，包括：

指定输入模型上的基准多边形循环上的顶点O1、O2...Oi...Oj，j为一选取的正整数；

处理器所述顶点Oi为中心，沿着输入模型的表面连接选取相邻的(N/K)个顶点形成一组，且对不同的顶点Oi，选取的顶点之间彼此不重合，其中N为输入模型的顶点数；

处理器以基准多边形循环向外辐射j个扇面对输入模型的顶点进行覆盖，每个扇面每次覆盖(N/K)个顶点即构成一个新的组，当某个扇面覆盖的点无法达到(N/K)时，该扇面覆盖的点也构成一个新的组。

优选的，所述在输入模型上设置基准多边形循环，为人工选取基准多边形循环。

优选的，所述在输入模型上设置基准多边形循环，由以下步骤设置：

步骤1、将输入模型上的顶点按照连接关系分成k组，每组的顶点数量之差小于预设的值；

步骤2、对每一组顶点，计算其拟合平面，并取距离该拟合平面距离最大的点为关键点，关键点与拟合平面的距离为h；

步骤3、建立以每个关键点为球心，R(h)为半径的球，当存在多于一列球能围成圆时，按比例缩小R(h)直到仅存在一列球能围成圆；当不存在一列球能围成圆时，按比例扩大R(h)直到存在一列球能围成圆；当仅存在一列球能围成圆时，连接能围成圆的球所对应的关键点，作为基准多边形循环，其中，

其中，α、β为预设的参数，其值均为正值。

本发明提供的方法，能将高精度的三维扫描原始数据转化为数据量少且布线合理，从而易于在动画、VR等三维场景使用的模型。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。