[发明专利]一种由生物体点云构建网格面的方法

说明书

技术领域

本发明属于数字几何模型处理领域，具体应用于将生物体表面由点云数据构建为网格面。

背景技术

传统的三维物体表面重建包含以下方法：

一、泊松表面重建，基于泊松方程，是一种将全局拟合和局部拟合相结合的一种隐函数法。泊松重建方法结合了全局和局部拟合方法的优点，在形成邻近区域、选择面片类型和调整权值时不涉及启发式的决策。并且，基函数和周围空间不是数据点相关而是局部支持的，具有层次结构，从而构成一个稀疏的良态系统。

其具体重建步骤为：

1.定义八叉树；

定义一个自适应的八叉树来表示隐函数，给定一个样本点集S和最大树深D，定义八叉树O为每个点采样都落在深度为D的叶结点上的最小八叉树。

2.定义函数空间；

3.选择基函数；

4.定义向量场；

5.泊松解法；

6.等值面提取。

该方法不能插值云中的点，在CAD系统中的应用受限。同时在求解时需要定义大量数据，不具备便利性。

二、B样条曲面。Bezier线、B样条曲线和NURBS曲线等都是一种无法用标准代数方程来描述的自由曲线。计算这种曲线的方法通常有两类：

1.插值法：要求生成的曲线通过每个数据点，即型值点。曲线插值的方法有多项式插值、分段多项式插值和样条函数插值等。

2.拟合法：要求生成曲线靠近每个数据点，但不一定要求通过每个点。拟合法一般有最小二乘法、Bezier方法和B样条方法等。B样条曲面是B样条曲线的推广，可以通过一个特征多边形网格定点来定义；

采用该方法虽然可以构建出精细的曲面，但对于棱角比较分明的物体重构则存在较明显的失真。

点云的表面重建属于病态求解问题，由于点云数据十分庞大并且刚体的表面情况十分复杂，因此是一项极具挑战的工作。表面重建方法一般分为两种：隐函数法和组合结构法。隐函数法是通过定义分段函数，假设模型内部的值大于零，模型外部的值小于零，然后提取值为零的等值面进行表面重建，这类方法可以直接进行逼近物体表面的重构。组合结构法根据拓扑结构组合进行表面建模，一般通过对全部或者大部分点进行内插然后进行三角网格化，在有噪声数据的场合，重建的表面往往是参差不齐的，因此需要对点云进行平滑和修正。

生物体表面具有复杂的三维结构，其高效，真实的表面重建一直是难以解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种由生物体点云构建网格的方法，本发明在提高重构质量的同时，加快重构的速度，使重构过程更加高效。采用本发明还原出的3D模型更加生动，真实。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种由生物体点云构建网格面的方法，将采集得到的生物体表面的点云数据重构为网格面，包含以下步骤：

(1)将点云数据进行Delaunay三角剖分，得到任意边界相邻的三角形；

(2)根据生物体表面的构成将步骤(1)中得到的三角形进行区域划分，得到不同的生长区，根据生物体的自然生长方向确定每个生长区的生长方向；

(3)在步骤(2)中各个生长区中选取中心位置的三角形为种子三角形，将种子三角形放入集合T1，将种子三角形的边界放入集合E；

(4)将种子三角形的邻边三角形放入集合T2，将集合E中的元素替换为集合T2中元素的边界；

(5)将T2中元素的邻边三角形放入集合T3；

(6)比较T1中三角形元素与T3中三角形元素的质心连线与步骤(2)中确定的生长方向的夹角；其质心的连线仅限于T1中元素各自生长出的三角形之间；

(7)将步骤(6)中夹角最小与最大的三角形添加到重构网格面中；

(8)将T1中元素替换为T2中元素，重复进行步骤(1)～(8)直至整个生物体表面的网格面重构完成。

进一步的是：上述生物体表面的点云数据为人脸表面的点云数据；步骤(2)中划分的不同生长区为人脸的不同肌肉区域。

进一步的是：上述生物体表面的点云数据为叶片的点云数据；步骤(2)中的每个生长区的生长方向为叶脉至叶肉部分的生长方向。

进一步的是：上述的生物体表面的点云数据通过以下步骤得到：

(1)用双目摄像机采集生物体的多张照片；

(2)通过SURF-DAISY算法进行特征点提取得到生物体表面的SURF-DAISY特征点；

(3)将步骤(2)中得到的特征点通过特征点匹配得到特征点的空间位置；