[发明专利]一种基于图像技术的二维结构模型重构方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像技术的二维结构模型重构方法，其特征在于，包括：

对密度值图像进行前处理，得到完整且连续的黑白图像信息；

根据所述黑白图像信息，确定轮廓像素点的坐标信息；

通过均匀取点方式或贪婪加点方式对所述轮廓像素点的坐标信息进行处理，确定最优控制点；

对所述最优控制点进行曲线拟合，得到高保真度曲线；

根据所述高保真曲线，重构二维结构模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像技术的二维结构模型重构方法，其特征在于，所述对密度值图像进行前处理，得到完整且连续的黑白图像信息，具体包括：

基于二维结构特征的拓扑优化结果，采用截取图片方式获得密度值图像；

根据设定的灰度阈值，对所述密度值图像进行黑白二值化，得到二维结构特征的拓扑优化结果为白色、背景为黑色的图像信息；

根据设定的开、闭运算次数及相应的滤波核大小，对所述图像信息进行处理，得到完整且连续的黑白图像信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像技术的二维结构模型重构方法，其特征在于，所述根据所述黑白图像信息，确定轮廓像素点的坐标信息，具体包括：

基于Canny算子捕捉所述黑白图像信息的封闭轮廓；

基于所述封闭轮廓，确定轮廓像素点的坐标信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像技术的二维结构模型重构方法，其特征在于，所述通过均匀取点方式或贪婪加点方式对所述轮廓像素点的坐标信息进行处理，确定最优控制点，具体包括：

对于简单轮廓，通过均匀取点方式对简单轮廓像素点的坐标信息进行处理，确定最优控制点；

对于复杂轮廓，通过贪婪加点方式对复杂轮廓像素点的坐标信息进行处理，确定最优控制点；

其中，所述简单轮廓为拐角个数小于设定阈值的轮廓；所述复杂轮廓为拐角个数大于或者等于设定阈值的轮廓；所述贪婪加点方式为在均匀取点的基础上使用贪婪算法或强化学习算法的方式。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像技术的二维结构模型重构方法，其特征在于，所述对所述最优控制点进行曲线拟合，得到高保真度曲线，具体包括：

采用B样条、T样条、贝塞尔曲线或参数曲线对所述最优控制点进行曲线拟合，得到高保真度曲线。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像技术的二维结构模型重构方法，其特征在于，所述根据所述高保真曲线，重构二维结构模型，具体包括：

对所述高保真度曲线进行曲线间填充，获得初始重构结果；

通过设置平面X、Y方向的坐标大小，对所述初始重构结果进行拉伸，进而得到符合设定需求的二维结构模型。

7.根据权利要求1所述的一种基于图像技术的二维结构模型重构方法，其特征在于，还包括：对所述二维结构模型进行格式转换，以得到供CAD软件识别的通用模型格式文件。

8.根据权利要求1所述的一种基于图像技术的二维结构模型重构方法，其特征在于，还包括：对所述二维结构模型进行旋转或拉伸操作，得到符合要求的三维几何参数模型。

9.一种基于图像技术的二维结构模型重构系统，其特征在于，包括：

前处理模块，用于对密度值图像进行前处理，得到完整且连续的黑白图像信息；

轮廓像素点坐标信息确定模块，用于根据所述黑白图像信息，确定轮廓像素点的坐标信息；

最优控制点确定模块，用于通过均匀取点方式或贪婪加点方式对所述轮廓像素点的坐标信息进行处理，确定最优控制点；

曲线拟合模块，用于对所述最优控制点进行曲线拟合，得到高保真度曲线；

二维结构模型重构模块，用于根据所述高保真曲线，重构二维结构模型。

10.根据权利要求9所述的一种基于图像技术的二维结构模型重构系统，其特征在于，还包括：三维几何参数化模型确定模块，用于对所述二维结构模型进行旋转或拉伸操作，得到符合要求的三维几何参数模型。