[发明专利]三维模型的几何数据和纹理数据自动配准算法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图形学、三维建模技术，具体来说，是涉及一种三维模型的几何数据和纹理数据自动配准算法。

背景技术

基于真实世界中的场景来建立具有高度真实感的三维数字化模型的方法正在受到普遍的关注，它在计算机图形学、计算机视觉、机器人、目标识别以及虚拟现实等领域都具有良好的应用前景。为了构建三维的数字化模型需要从真实场景中获取两个方面的信息：表面纹理的信息和场景的几何外形数据。

关于几何外形数据测量的方法有许多，同样表面纹理的获取方法也有很多，但是如何把这两个方面的信息精准地结合到一起是一个相当困难的事情。在采用激光、CT扫描等进行三维几何外形测量的过程中，无法同时得到与点云几何数据相对应的纹理数据信息。这个的解决方法主要有两种：一是首先对物体的外形轮廓进行测量，获取三维点云几何数据。再利用普通相机获取物体表面的纹理数据，最后利用后续的纹理映射处理得到点云几何数据和纹理图像之间存在的对应关系。该方法的难点是如何确定点云几何数据与纹理图像之间的纹理映射函数，从而建立精准的对应关系。二是利用一个摄像机首先采集结构光或者激光照射下的被测物体表面的图像数据，获取物体的点云几何数据信息；然后获取均匀光照下的纹理图像，获取物体的纹理数据。在进行两次获取的过程中，如果能够保证物体和相机之间相对位置不变，那么点云几何数据和纹理图像数据之间可以建立精准的对应关系。该方法能够很快地建立点云几何数据和纹理图像数据之间的对应关系，但是由于拍摄获得的点云数据信息和纹理信息不是在同一个时间点，因此它们之间的对应关系往往会存在一定的偏差。

发明内容

本发明提供了一种三维模型的几何数据和纹理数据自动配准算法，操作简单，配准精度高。

本发明首先利用立体视觉测量系统建立的空间三维几何点与相机二维图像像素点之间的对应拓扑关系，对多个视点的三维点云几何数据进行三角网格化处理，建立三角网格模型。然后根据每个三角面片的三个顶点所对应的纹理值，采用坐标重心加权的方法实现三角面片纹理的配准与光滑显示。对生成的多视点三角网格模型采用基于网格融合的方法进行融合，依次选取每个视点下的网格模型为基准，对模型之间的重叠区域进行检测，对重叠区域的数据进行合并、除去冗余的网格数据，然后对去除冗余数据产生的缝隙进行无缝缝合。为了保证重叠区域的纹理过渡的平滑性，在网格融合过程中产生的新点的纹理值，由该点附近的所有其它点的纹理值进行加权平均来得到。

一种三维模型的几何数据和纹理数据自动配准算法，包括：

(1)针对三维模型在各个视点获取对应的二维纹理图像以及若干三维几何数据点，针对每个视点将所包含的三维几何数据点进行三角网格化处理，得到一个待拼接的网格几何模型；

(2)对相邻的网格几何模型之间的重叠对应点做合并处理，对相邻的网格几何模型之间的缝隙进行缝合得到拼接后网格几何模型；

(3)将各个视点获取的二维纹理图像进行拼接融合得到融合后的二维纹理图像；

(4)建立拼接后网格几何模型中各三维几何点与融合后的二维纹理图像像素坐标之间的一一对应关系，实现三维模型的几何点数据和纹理数据自动配准。

步骤(2)中得到重叠对应点的方法为：首先将待拼接的网格模型中的三维几何点投影到二维平面上构成若干排列有序的二维像素点，确定重叠对应点；所述重叠对应点为在二维平面中发生投影重叠的三维几何点。

所述重叠对应点做合并处理的方法为：

对于某一对重叠对应点，确定该重叠对应点之间的中心点位置，将该重叠对应点中的两个点分别沿法向量方向向中心点移动，然后对重叠对应点重新检测，重复上述步骤直至重叠对应点中两点之间的距离满足设定的阈值。

所述相邻的网格模型之间的缝隙进行缝合的方法为：

(1)首先对重叠区域作如下处理：对于某一对重叠对应点，当两个点之间的距离小于设定阈值时，选取该重叠对应点中任一点为新点；当两个点之间的距离大于设定阈值时，选取该重叠对应点的平均值作为新点，利用确定的新点代替原重叠对应点形成新的三角网格；

(2)然后对于其他空洞作如下处理：如果孔洞的形状为三角形，直接将连接边线构造成新的三角网格；

如果孔洞的边数n＞3的话，则确定多边形中内角最小的顶点，将该顶点及与其相连的两条边构造成新的三角网格，对剩下的边数为n-1的多边形重复上面的过程，直到最后的多边形变为三角形，经过上面的步骤可以将缝隙中的孔洞全部用新的三角网格填充，即完成了对缝隙的缝合。

步骤(4)中，实现三维模型的几何点数据和纹理数据高精度配准的具体方法为：