本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域，特別是一種基于面片分割的三維點(diǎn)云邊緣重建方法。

背景技術(shù)：

1、物體邊緣是三維建模軟件模型所表征的重要結(jié)構(gòu)特征，尤其對(duì)于人造物體中所包含的許多銳利邊緣，而重建出高質(zhì)量的模型邊緣在虛擬現(xiàn)實(shí)、數(shù)字孿生等領(lǐng)域具有極其重要的應(yīng)用價(jià)值。隨著硬件設(shè)備的快速發(fā)展，激光雷達(dá)等設(shè)備日漸普及，三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取也愈發(fā)簡(jiǎn)便。因此，需要開(kāi)發(fā)出能夠?qū)呙椟c(diǎn)云數(shù)據(jù)中的邊緣自動(dòng)檢測(cè)出來(lái)并進(jìn)行參數(shù)化表示的重建方法。

2、此前的有些方法將點(diǎn)云中的每個(gè)點(diǎn)分類后擬合出參數(shù)曲線，但其在邊緣上可以精確采樣的點(diǎn)過(guò)少導(dǎo)致了擬合誤差的增加，并且沒(méi)有充分利用大量非邊界點(diǎn)所提供的信息。另外有些方法則利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)每個(gè)點(diǎn)到其最近邊緣的距離，但它需要過(guò)于密集的輸入點(diǎn)來(lái)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)這個(gè)距離，以獲得候選邊界點(diǎn)來(lái)進(jìn)行可靠的邊緣重建。

3、物體的邊界點(diǎn)通常位于相鄰面的面片相交處，借此可以通過(guò)面片分割的方法來(lái)促進(jìn)邊緣檢測(cè)。因此，可以設(shè)計(jì)一種基于面片分割的邊緣重建方法，從輸入的不攜帶法向信息的掃描點(diǎn)云中準(zhǔn)確地獲得邊緣，從而更有利于高精度的參數(shù)化邊緣模型的構(gòu)建。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、發(fā)明的目的針對(duì)現(xiàn)有點(diǎn)云邊緣檢測(cè)技術(shù)的不足，提供一種基于面片分割的點(diǎn)云邊緣重建方法。

2、本發(fā)明公開(kāi)了一種基于面片分割的點(diǎn)云邊緣重建方法，包括以下步驟：

3、步驟1：使用點(diǎn)云邊緣重建網(wǎng)絡(luò)對(duì)三維點(diǎn)云進(jìn)行面片分割、邊界點(diǎn)檢測(cè)和法線預(yù)測(cè)；

4、步驟2：對(duì)于每一對(duì)屬于不同面片且相鄰的邊界點(diǎn)對(duì)，生成由兩個(gè)點(diǎn)所構(gòu)造的局部面片相交的直線段；

5、步驟3：將生成的直線段用于擬合點(diǎn)云邊緣，得到擬合邊，包括直線、圓、b樣條曲線三種曲線邊緣；

6、步驟4：利用分割面片，檢測(cè)每個(gè)平面的角點(diǎn)，并結(jié)合步驟3擬合邊的端點(diǎn)一起獲取具有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的初始猜測(cè)線框；

7、步驟5：利用擬合邊對(duì)初始猜測(cè)線框進(jìn)行優(yōu)化，獲取最終的點(diǎn)云邊緣結(jié)果。

8、所述點(diǎn)云邊緣重建網(wǎng)絡(luò)，由動(dòng)態(tài)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、點(diǎn)云編碼器、用于邊緣特征的點(diǎn)云解碼器、用于分割特征的點(diǎn)云解碼器、法線解碼器和法線編碼器組成；

9、所述點(diǎn)云編碼器為用于提取點(diǎn)云特征的深度學(xué)習(xí)編碼器；

10、所述用于邊緣特征的點(diǎn)云解碼器為通過(guò)卷積操作得到點(diǎn)云邊緣特征的深度學(xué)習(xí)解碼器；

11、所述用于分割特征的點(diǎn)云解碼器為通過(guò)卷積操作得到點(diǎn)云分割特征的深度學(xué)習(xí)解碼器；

12、所述法線編碼器為通過(guò)卷積操作提取點(diǎn)云的法線特征的深度學(xué)習(xí)編碼器；

13、所述法線解碼器為根據(jù)編碼器生成的特征表示，將其還原為目標(biāo)法線輸出的深度學(xué)習(xí)解碼器。

14、所述步驟1包括：

15、步驟1-1：用點(diǎn)云邊緣重建網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)態(tài)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從輸入的原始三維點(diǎn)云通過(guò)點(diǎn)云編碼器提取特征，隨后將提取的特征分別輸入到用于邊緣特征的點(diǎn)云解碼器和用于分割特征的點(diǎn)云解碼器分別得到點(diǎn)云邊緣特征和點(diǎn)云分割特征；

16、步驟1-2：采用一個(gè)法線解碼器，預(yù)測(cè)輸入三維點(diǎn)云的法線，而后采用一個(gè)法線編碼器將所述法線提取為法線特征，分別將邊緣特征和分割特征按元素相加的方式與法線特征進(jìn)行融合，獲取最終的邊緣融合特征、分割融合特征；

17、步驟1-3：對(duì)于最終的邊緣融合特征通過(guò)點(diǎn)云解碼器解碼后獲得邊緣點(diǎn)，對(duì)于最終的分割融合特征，通過(guò)采用均值漂移聚類方法的點(diǎn)云解碼器解碼獲取面片分割結(jié)果；

18、步驟1-4：所述點(diǎn)云邊緣重建網(wǎng)絡(luò)使用聯(lián)合損失函數(shù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，包括邊緣點(diǎn)回歸損失函數(shù)、法線損失函數(shù)和表面分割嵌入損失函數(shù)三項(xiàng)；聯(lián)合損失函數(shù)l為邊緣點(diǎn)回歸損失函數(shù)、法線損失函數(shù)和表面分割嵌入損失函數(shù)的加權(quán)和，計(jì)算方法如下：

19、l＝ledge+μlnormal+vlemb

20、其中，μ和v均為加權(quán)系數(shù)，取值均為正實(shí)數(shù)，使用的取值范圍在0到5之間，用于平衡不同損失項(xiàng)的貢獻(xiàn)；當(dāng)μ或v接近0時(shí)，則相應(yīng)的法線損失或表面分割嵌入損失的貢獻(xiàn)會(huì)減小，網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)更側(cè)重于邊緣點(diǎn)的學(xué)習(xí)，而當(dāng)μ或v增大時(shí)，這些損失項(xiàng)的貢獻(xiàn)會(huì)增大，從而可能提高對(duì)應(yīng)任務(wù)的性能，但同時(shí)邊緣點(diǎn)的學(xué)習(xí)就會(huì)被減弱，所以往往需要選取恰當(dāng)?shù)闹祦?lái)達(dá)到所有損失項(xiàng)之間的平衡。邊緣點(diǎn)回歸損失函數(shù)ledge、法線損失函數(shù)lnormal和表面分割嵌入損失函數(shù)lemb的計(jì)算方法分別為：

21、

22、其中，對(duì)于每個(gè)點(diǎn)云，當(dāng)點(diǎn)pi位于點(diǎn)云邊緣區(qū)域時(shí)，該點(diǎn)的權(quán)重wi＝1，當(dāng)點(diǎn)pi處于點(diǎn)云非邊緣區(qū)域時(shí)，權(quán)重ne表示邊緣點(diǎn)的數(shù)量，n表示點(diǎn)的總數(shù)量；每個(gè)點(diǎn)真實(shí)的邊緣標(biāo)簽為e(pi)，預(yù)測(cè)出的每個(gè)點(diǎn)的邊緣標(biāo)簽為當(dāng)β表示wi的標(biāo)準(zhǔn)差，改點(diǎn)的邊緣回歸損失項(xiàng)其他情況下，li＝|e(pi)-表示預(yù)測(cè)的法線，ni表示真實(shí)的法線；k表示需要分割出的面片總數(shù)，表示點(diǎn)云里真實(shí)的第k個(gè)部分，表示pi的嵌入向量表示，距離參數(shù)δ1，δ2,分別對(duì)應(yīng)于分割時(shí)屬于同類別面片的距離下限和不同類面片的距離上限，取值均為正實(shí)數(shù)，使用的取值范圍在0到2之間，用于控制分割面片嵌入向量之間的距離閾值；當(dāng)δ1和δ2接近0時(shí)，嵌入向量之間的距離閾值會(huì)變得非常嚴(yán)格，網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)過(guò)于敏感，導(dǎo)致過(guò)擬合或不穩(wěn)定，而當(dāng)δ1和δ2增大時(shí)，這些距離閾值會(huì)變得寬松，模型可能會(huì)放松對(duì)嵌入向量距離的要求，從而可能影響分割面片之間的區(qū)分度。因此，需要綜合選取恰當(dāng)?shù)闹祦?lái)達(dá)到嵌入向量距離閾值的平衡。

23、所述步驟2中的生成由兩個(gè)點(diǎn)所構(gòu)造的局部面片相交的直線段，具體方法為：對(duì)于屬于不同面片且相鄰的邊界點(diǎn)對(duì)，結(jié)合點(diǎn)云邊緣重建網(wǎng)絡(luò)所預(yù)測(cè)出的法線，分別構(gòu)造垂直于該點(diǎn)法向的兩個(gè)底面圓，計(jì)算獲取該對(duì)圓的交線，即為直線段。

24、所述步驟3中，對(duì)生成的直線段采用最小二乘法依次擬合直線、圓、b樣條曲線，并計(jì)算三種曲線類別的殘差，采用殘差最小的曲線類型。

25、所述步驟4中，所述檢測(cè)每個(gè)平面的角點(diǎn)的具體方法為：對(duì)每個(gè)分割面片做平面檢查，如果屬于平面，利用中軸變換檢測(cè)分割面片的角點(diǎn)。將每個(gè)平面檢測(cè)到的角點(diǎn)以及前面每條擬合邊緣的端點(diǎn)，共同構(gòu)成初始猜測(cè)線框的角點(diǎn)，連接所有角點(diǎn)對(duì)，并修剪那些邊緣點(diǎn)很少的冗余線，得到初始猜測(cè)線框。

26、所述步驟5中，對(duì)于得到的初始猜測(cè)線框、擬合邊緣結(jié)果，采用能量最小化的方式迭代優(yōu)化，重建出具有完整拓?fù)溥B接的精確的邊和角，即最終的點(diǎn)云邊緣重建結(jié)果。該最小能量函數(shù)具體為：

27、e＝dist(wf(p),ψ)

28、其中，p表示整個(gè)點(diǎn)云，wf(p)代表該點(diǎn)云的初始猜測(cè)線框，ψ表示點(diǎn)云的擬合邊緣，dist(,)表示兩組邊緣的距離，該距離的具體計(jì)算方法為從兩個(gè)邊緣分別采樣出兩個(gè)點(diǎn)集，計(jì)算兩個(gè)點(diǎn)集的倒角距離，從而作為兩個(gè)邊緣的距離。

29、有益效果：

30、1)本方法通過(guò)一個(gè)點(diǎn)云邊緣重建網(wǎng)絡(luò)，綜合了法線特征、邊緣特征和分割特征準(zhǔn)確地獲取點(diǎn)云的表面分割和邊界點(diǎn)結(jié)果，同時(shí)獲得每個(gè)點(diǎn)所屬的分割標(biāo)簽、邊界點(diǎn)標(biāo)簽，這種邊界重建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高魯棒性、易于訓(xùn)練、計(jì)算資源開(kāi)銷低等優(yōu)秀特點(diǎn)。

31、2)本方法使用邊界點(diǎn)對(duì)，構(gòu)造兩個(gè)點(diǎn)的局部面片相交來(lái)獲取直線段，從而擬合出邊緣曲線，獲得更具有真實(shí)性、更完整的邊緣。

32、3)本方法使用點(diǎn)云邊緣重建網(wǎng)絡(luò)分割出的準(zhǔn)確信息，結(jié)合提取到的角點(diǎn)信息，共同獲取邊緣重建結(jié)果，該方法能夠處理形態(tài)復(fù)雜的點(diǎn)云，構(gòu)建出的重建邊緣結(jié)果能夠很好地反映物體的三維拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，從而提供更詳細(xì)和準(zhǔn)確的幾何描述。