本發(fā)明涉及三維模型重建，具體為一種基于點云數(shù)據(jù)處理的三維模型重建方法。

背景技術(shù)：

1、計算機視覺、傳感器技術(shù)及三維建模技術(shù)的迅速發(fā)展，點云數(shù)據(jù)處理在各類應(yīng)用中扮演著越來越重要的角色，特別是在三維模型重建、虛擬現(xiàn)實、工業(yè)設(shè)計、自動駕駛、機器人感知及文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護領(lǐng)域。點云數(shù)據(jù)作為一種高精度的空間數(shù)據(jù)表示方式，能直觀地展現(xiàn)物體的三維形狀和空間分布，為精準重建三維模型提供便利。而在實際應(yīng)用中，點云數(shù)據(jù)的處理面臨著諸多挑戰(zhàn)，尤其是如何提高點云數(shù)據(jù)的質(zhì)量、降低噪聲、填補缺失數(shù)據(jù)、優(yōu)化模型表面的問題，是亟須解決的難題。

2、目前，點云數(shù)據(jù)的獲取技術(shù)主要依賴于激光雷達、rgb相機及多視圖立體重建多種傳感器。激光雷達通過激光束的發(fā)射和反射獲取目標物體的空間信息，能高效地獲得精確的三維點云數(shù)據(jù)。而rgb相機則通過圖像捕捉到物體的顏色和紋理信息，常用于增強點云數(shù)據(jù)的視覺效果。多視圖立體重建技術(shù)通過不同視角拍攝的圖像數(shù)據(jù)重建三維點云，廣泛應(yīng)用于不規(guī)則或復雜場景的建模中。

3、而現(xiàn)有技術(shù)中的點云數(shù)據(jù)處理方法存在以下問題：

4、不同傳感器采集的數(shù)據(jù)具有不同的坐標系統(tǒng)和分辨率，導致多傳感器數(shù)據(jù)間存在差異?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)融合方法無法精確對齊數(shù)據(jù)，進而影響后續(xù)三維重建的精度和效果。

5、在實際采集過程中，遮擋、傳感器盲區(qū)、環(huán)境因素原因，點云數(shù)據(jù)存在缺失區(qū)域?，F(xiàn)有的點云數(shù)據(jù)補全方法多依賴簡單的插值技術(shù)，容易引入形態(tài)扭曲，導致補全部分與原始數(shù)據(jù)間的不自然過渡，影響模型的完整性和精度。

6、傳感器的測量誤差、環(huán)境干擾因素，點云數(shù)據(jù)會包含噪聲點和冗余點，增加計算的復雜度，對最終重建的三維模型造成影響。傳統(tǒng)的降噪和降采樣方法通常存在處理不徹底或無法保留關(guān)鍵特征的問題。

7、現(xiàn)有的三維表面重建技術(shù)能生成基本的三維模型，但缺乏對拓撲結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和細節(jié)的處理，生成的表面存在不光滑、缺乏真實感的問題，導致最終的三維模型無法滿足高精度、高質(zhì)量應(yīng)用的要求。

8、因此，本領(lǐng)域技術(shù)人員提供一種基于點云數(shù)據(jù)處理的三維模型重建方法，以解決上述提出的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于點云數(shù)據(jù)處理的三維模型重建方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：一種基于點云數(shù)據(jù)處理的三維模型重建方法，包括：

3、步驟1、點云數(shù)據(jù)的采集與多模態(tài)融合：通過激光雷達、rgb相機和多視圖立體重建獲取點云數(shù)據(jù)，得到點云集合，后將點云數(shù)據(jù)與rgb圖像對齊，通過相機的內(nèi)參矩陣和外參矩陣建立點云坐標與圖像像素坐標的映射關(guān)系，得到對齊后的多模態(tài)點云數(shù)據(jù)；

4、步驟2、點云數(shù)據(jù)的預處理：對步驟1獲取的多模態(tài)點云數(shù)據(jù)進行清理和降采樣處理，先根據(jù)點的法向量差異和局部密度對點云數(shù)據(jù)中噪聲點進行清除，后采用降采樣技術(shù)對點云數(shù)據(jù)進行均勻化處理，保留關(guān)鍵區(qū)域的特征點，同時，對多視角點云數(shù)據(jù)進行剛體變換實現(xiàn)初步配準，得到配準后的降噪點云數(shù)據(jù)；

5、步驟3、特征提取與分割：提取步驟2降噪點云數(shù)據(jù)中的幾何特征，包括法向量和曲率，用于描述點的局部表面方向和表面變化速率，同時，結(jié)合rgb圖像數(shù)據(jù)形成點云的高維特征向量，在特征提取的基礎(chǔ)上，根據(jù)幾何特性將點云劃分為多區(qū)域；

6、步驟4、缺失點云數(shù)據(jù)補全：對步驟3分割后的點云區(qū)域中存在的缺失數(shù)據(jù)進行補全處理，對小范圍的缺失數(shù)據(jù)區(qū)域，通過鄰域插值方式補全，對大范圍缺失數(shù)據(jù)，建立隱式表示模型，將點云數(shù)據(jù)映射到隱式函數(shù)中，以描述點云在空間中的連續(xù)分布，實現(xiàn)數(shù)據(jù)補全；

7、步驟5、三維表面生成：基于步驟4補全后的點云數(shù)據(jù)，采用三角化方法生成初始三維表面模型，且構(gòu)建點云的三維空間表示，后通過優(yōu)化調(diào)整表面模型的拓撲結(jié)構(gòu)，使三維表面更加光滑，且結(jié)合多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)為表面添加紋理信息，最終生成紋理化的三維模型；

8、步驟6、后處理：對步驟5生成的三維表面模型進行后處理，修復拓撲結(jié)構(gòu)中的非流形區(qū)域和孔洞，后通過表面平滑方法優(yōu)化表面點的分布，減少粗糙表面的誤差，將模型轉(zhuǎn)化為適合工程應(yīng)用的標準三維模型文件格式，供可視化和進一步處理使用。

9、優(yōu)選的，所述步驟1中內(nèi)參矩陣是描述相機成像幾何的矩陣，表示三維空間的物理點投影到二維圖像平面的映射關(guān)系，相機內(nèi)參矩陣表示：

10、

11、其中，fx是相機在水平方向上的焦距，fy是相機在垂直方向上的焦距，cx是相機的光心坐標，cy是相機的光心坐標；

12、所述步驟1中外參矩陣用于描述相機坐標系與世界坐標系間的變換關(guān)系，表示相機在三維空間中的位置與朝向，具體形式：

13、

14、其中，r11、r12、r13、r21、r22、r23、r31、r32和r33均為旋轉(zhuǎn)矩陣元素，tx、ty和tz均為平移向量。

15、優(yōu)選的，所述步驟2中對噪聲點的清除采用基于點的法向量差異的加權(quán)方法，法向量差異權(quán)重wij計算公式為：

16、

17、其中，ni和nj為點pi和pj的法向量，σn為權(quán)重調(diào)整系數(shù)，ni-nj為法向量間的歐幾里得距離。

18、優(yōu)選的，所述步驟3中，所述幾何特征的提取包括通過計算法向量和曲率來描述點的局部表面形態(tài)，所述法向量和曲率的計算方法為：

19、法向量：

20、其中，ni為點云中點i的法向量，pi為點i的坐標，pj為點j的坐標，pj-pi為點i與鄰域點j間的歐幾里得距離；

21、曲率：

22、其中，ki為點i的曲率，pj-pi為點i與鄰域點j間的歐幾里得距離，pi為點i的坐標，pj為點j的坐標。

23、優(yōu)選的，所述步驟3中，點云的高維特征向量包括法向量和曲率，且結(jié)合rgb圖像數(shù)據(jù)進行特征融合，所述高維特征向量的表達式：

24、fi＝[ni，ki，i(pi)]，

25、其中，fi為點i的高維特征向量，i(pi)表示點i在rgb圖像中對應(yīng)像素的顏色值，ki為點i的曲率，ni為點云中點i的法向量。

26、優(yōu)選的，所述步驟4中，對大范圍缺失數(shù)據(jù)區(qū)域的補全，采用的隱式表示模型為基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習方法，通過學習點云的空間分布和局部特征來進行數(shù)據(jù)補全。

27、優(yōu)選的，所述隱式表示模型通過最小化以下?lián)p失函數(shù)進行訓練：

28、

29、其中，l是損失函數(shù)的值，d表示已知點云數(shù)據(jù)的集合，i和j是數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)點索引，是對數(shù)據(jù)點i的預測值，是對數(shù)據(jù)點j的預測值，pi為點i的坐標。

30、優(yōu)選的，所述三維表面模型生成過程中，使用的三角化方法為基于泊松重建的算法，能恢復出不完整的點云數(shù)據(jù)中平滑的三維表面；

31、表面優(yōu)化的過程通過最小化表面平滑能量來實現(xiàn)，所述表面平滑能量的計算公式：e＝∑i，j∈t∥pi-pj∥2，

32、其中，t表示三角面片集合，pi為點i的坐標，pj為點j的坐標，e是總能量。

33、優(yōu)選的，所述步驟6中，模型修復和優(yōu)化過程包括孔洞填補和拓撲結(jié)構(gòu)修復，采用的方法為基于有限元分析的修復方法，通過模擬物理力場對表面進行拉伸和平滑，而恢復表面連續(xù)性。

34、優(yōu)選的，所述有限元分析通常通過模擬物體在外力作用下的響應(yīng)來解決物理問題，在點云數(shù)據(jù)的修復和拓撲結(jié)構(gòu)修復中，有限元分析用于模擬物體表面受力后的形變，以實現(xiàn)表面平滑和孔洞填補；

35、所述有限元修復公式如下：ku＝f，

36、其中，k是剛度矩陣，u是位移向量，f是力向量；

37、所述在表面修復過程中，尤其是表面平滑和孔洞填補，通過能量最小化的方法來恢復表面的連續(xù)性，能量最小化的公式：

38、

39、其中，e是總能量，ω是表面區(qū)域，μ和λ是材料參數(shù)，是位移梯度，是位移的二階導數(shù)。

40、本發(fā)明提供一種基于點云數(shù)據(jù)處理的三維模型重建方法。具備以下有益效果：

41、1、本發(fā)明通過結(jié)合激光雷達、rgb相機和多視圖立體重建獲取的點云數(shù)據(jù)，利用相機的內(nèi)外參矩陣進行精確對齊和優(yōu)化，實現(xiàn)不同傳感器數(shù)據(jù)的有效融合，精確的坐標映射與對齊，解決不同傳感器間數(shù)據(jù)差異的問題，確保三維空間中的各物體和表面的完整信息得以準確融合，有效補充各類傳感器帶來的盲區(qū)和誤差，使得最終的三維重建結(jié)果更加精確、全面，尤其在復雜環(huán)境或多變場景中，保證三維重建的高質(zhì)量和可靠性。

42、2、本發(fā)明通過建立隱式表示模型，將不連續(xù)或缺失的點云數(shù)據(jù)映射到隱式函數(shù)中，在空間中以連續(xù)的方式描述點云的幾何分布，實現(xiàn)在大范圍缺失區(qū)域內(nèi)，通過隱式函數(shù)的連續(xù)性與平滑性，精準地恢復點云數(shù)據(jù)的缺失部分，同時避免補全過程中的形態(tài)扭曲或不自然過渡，得到平滑且自然過渡的補全結(jié)果，有效減少傳統(tǒng)方法中插值錯誤或局部數(shù)據(jù)不一致造成的重建缺陷，確保點云數(shù)據(jù)在缺失區(qū)域的完整性和連續(xù)性。

43、3、本發(fā)明通過結(jié)合點云數(shù)據(jù)的法向量差異和局部密度分析，智能地識別且去除噪聲點，同時，采用精細的降采樣技術(shù)，使得重要區(qū)域的特征得到保留，而無關(guān)區(qū)域的冗余點則被有效去除。在點云數(shù)據(jù)的預處理階段，通過降噪與降采樣方法，實現(xiàn)高效且精確的點云數(shù)據(jù)清理，提高處理速度，有效保留點云數(shù)據(jù)的局部特征和幾何細節(jié)。

44、4、本發(fā)明通過在三維表面生成過程中結(jié)合優(yōu)化的拓撲結(jié)構(gòu)調(diào)整和紋理映射技術(shù)，實現(xiàn)高質(zhì)量的三維模型表面平滑和真實感紋理的還原，得到具有高視覺效果和真實感的紋理化三維模型，適用于精確的工業(yè)設(shè)計和虛擬現(xiàn)實應(yīng)用。