[发明专利]一种航天器表面外形的高精度彩色三维曲面重建方法

说明书

本发明公开了一种航天器表面外形的高精度彩色三维曲面重建方法，包括：输入彩色点云数据集；将三维点云变换到二维平面；提取二维平面点云边界；点云坐标网格化；依次判断各物体点云的矩形网格坐标是否在凸包范围内；对网格点云数据集的每个坐标点增加深度信息Z、颜色信息R、颜色信息G和颜色信息B；输出三维彩色点云数据；输出新的三维彩色网格点云数据集；输出最终带有色彩纹理信息的三维彩色重建模型。本发明对原始输入点云数据集进行扩充，改善了点距差异带来的问题，重建出更加平滑，更高精度的曲面模型。本发明进行了彩色纹理信息的重建，使得重建出的曲面更加细腻，色彩信息更加丰富，无论从可视化效果还是整体轮廓都更加贴近真实。

技术领域

本发明属于航天器结构设计与装配测量技术领域，更具体地说，本发明涉及一种航天器表面外形的高精度彩色三维曲面重建方法。

背景技术

随着空间技术的发展,各类先进航天器的设计、加工、装配水平也不断提高，对航天器进行高精度三维特征测量重建的需求也更加迫切。高精度的三维重建模型无论是对航天器进行精确测量，还是对航天器进行日常维护、检测和装配等都具有重要作用。

近些年来，工程技术人员通过摄像机获得航天器表面的高分辨率图片，利用这些图片来重建出航天器的表面三维模型，从而对表面进行精确测量。虽然拍摄图像分辨率越高，重建出的模型点云数量就会越多，模型曲面重建的精度也就越高，但是由于硬件条件的限制，获取图像的分辨率不可能无限增加，获得的三维点云数据始终有限，因此如何在硬件条件有限的情况下重建出更多的点云来确保曲面重建精度成为了当前亟待解决的问题。

同时重建出来的点云数据集之间点距也对曲面重建的精度和效果有着至关重要的影响：如果重建出的点云稀疏，分部散乱，点距不均匀且相差太远，重建出的曲面会显得很粗糙，导致曲面重建精度过低，无法还原出真实的航天器表面情况；如果重建出的点云太过于密集，虽然重建精度可能相对较高，但是曲面重建时间会成几何倍数的增加，效率过于低下，得不偿失。因此如何改善点距给曲面重建带来的问题并且在效率与精度两者之间找到一个平衡点也是当前一个很严峻的问题。

除此之外，对航天器进行日常维护、检测和装配时，单纯的三维空间数据构建而成的航天器表面模型不足以满足工作的需求。人的肉眼对彩色纹理信息更加的敏感，如果只是三维空间信息，人的肉眼是很难进行分辨的。然而绝大多数曲面重建仅仅只是重建了物体表面的模型(通过算法重建出了深度信息)，忽略了表面原有的彩色纹理信息(并未重建出 RGB颜色信息)。

本发明通过提出的算法，在输入点云数量一定的情况下，对原始输入点云数据集进行扩充，在增加了点云数量的同时最大程度上改善了点距差异带来的问题，从而重建出更加平滑，更高精度的曲面模型。并且在重建出深度信息的基础上进行了彩色纹理信息的重建，使得重建出的曲面更加细腻，色彩信息更加丰富，无论从可视化效果还是整体轮廓都更加贴近真实。

发明内容

本发明的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优点。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种航天器表面外形的高精度彩色三维曲面重建方法，包括以下步骤：

步骤S1、从航天器表面彩色图片中获取彩色点云数据集，输入数量为Pointcloud_Count 的彩色点云数据集Pointcloud，其中第i个点的三维坐标为点云颜色纹理为Pointcloud_Color_i＝[Rⁱ,Gⁱ,Bⁱ]，i＝1,2,...,Pointcloud_Count；

步骤S2、将三维点云变换到二维平面；

步骤S3、提取二维平面点云边界；

步骤S4、点云坐标网格化；

步骤S5、依次判断各物体点云的N×N个矩形网格坐标是否在凸包范围内；