[发明专利]一种三维点云模型的分层深度剥离方法在审

专利信息
申请号: 202310032943.1 申请日: 2023-01-10
公开(公告)号: CN116310204A 公开(公告)日: 2023-06-23
发明(设计)人: 王雅溶;杨柳青;庞明勇 申请(专利权)人: 南京师范大学
主分类号: G06T17/20 分类号: G06T17/20;G06F17/15
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 柏尚春
地址: 210024 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 三维 模型 分层 深度 剥离 方法
【权利要求书】:

1.一种三维点云模型的分层深度剥离方法,其特征在于,具体包括以下步骤:

(1)确定点云模型P0分层深度剥离的参数:

(2)对三维点云模型进行预处理:即平移点云模型中心至坐标原点,旋转视点,将视点变换到视点坐标轴N上,记预处理后的点云模型为P1

(3)计算点云模型中各采样点的法向,并对法向进行朝向一致化处理;

(4)计算点云模型的翻转点集;

(5)构建翻转点集的凸包,标记点云模型中的“备选可见点”;

(6)根据采样点的邻域可见性和法向约束判定“备选可见点”的可见性,确定“可见点”;

(7)对三维点云模型进行深度剥离,记剥离后的模型为P2

(8)重复以实现点云模型的分层深度剥离:将当前点云模型P2视为预处理后的点云模型P1,将分层计数器L增加1,重复步骤(5)至步骤(7),直至P2变为空集为止。

2.根据权利要求1所述的一种三维点云模型的分层深度剥离方法,其特征在于,步骤(1)所述点云模型P0分层深度剥离的参数为:深度剥离的视点位置v0、视点坐标轴N、两个采样点邻近点的数量阈值参数k和K、点集翻转参数f、点集翻转系数a、采样点的邻近点数量阈值t1、采样点法向的相似度阈值t2、最小夹角阈值t3、最大夹角阈值t4;初始化分层计数器L。

3.根据权利要求1所述的一种三维点云模型的分层深度剥离方法,其特征在于,所述步骤(2)实现过程如下:

读取三维点云模型P0,计算P0的坐标轴向包围盒及其中心;同时平移三维点云模型P0与视点v0,使得轴向包围盒的中心位于坐标原点处;以坐标原点为中心,旋转平移后的三维点云模型P0及视点v0,使视点v0位于当前坐标系的坐标轴N上,得到平移、旋转后的点云模型P1与视点v1;确定从视点v1指向坐标系原点的方向为点云模型P1的深度剥离方向。

4.根据权利要求1所述的一种三维点云模型的分层深度剥离方法,其特征在于,所述步骤(3)实现过程如下:

遍历点云模型P1中的每个采样点p1,查找模型P1中与点p1距离最近的k个邻点,并根据这(k+1)个点的位置坐标估算采样点p1的法向;对P1中所有采样点的法向进行朝向一致化处理,使其在局部空间范围内统一指向点云模型的内部或外部。

5.根据权利要求1所述的一种三维点云模型的分层深度剥离方法,其特征在于,所述步骤(4)实现过程如下:

计算当前点云模型P1中各个采样点p1与v1之间的距离d,根据参数f和系数a计算距离d对应的翻转距离D=2(a*f-d),沿视点指向点p1的方向、以点p1为起始点行进距离D,得到采样点p1所对应的翻转点p1*;收集P1中所有点的翻转点,得到翻转点集P1*

6.根据权利要求1所述的一种三维点云模型的分层深度剥离方法,其特征在于,所述步骤(5)实现过程如下:

集合翻转点集P1*中的各翻转点p1*及视点v1,生成新点集S;构建点集S的凸包,确定S中位于凸包上的点,即凸包点;将点云模型P1中与各个凸包点对应的点标记为“备选可见点”。

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