[發明專利]一種基于非局部均值與雙邊濾波的改進泊松曲面重建方法

在審

• 申請號: 201810201308.0
• 申請日: 2018-03-12
• 公開（公告）號: CN108510591A
• 公開（公告）日: 2018-09-07
• 發明（設計）人: 孫偉;蔡青;張小瑞
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G06T17/30
• 分類號: G06T17/30;G06T17/00;G06T5/00
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 戴朝榮

1.一種基于非局部均值與雙邊濾波的改進泊松曲面重建方法，其特征在于：包括如下步驟：

數據預處理：獲取原始點云數據構建點云數據集，對點云數據集進行非局部均值濾波處理；

曲面重建：對數據預處理步驟中濾波處理后的點云數據集進行三次雙邊濾波處理后進行重建曲面。

2.根據權利要求1所述的一種基于非局部均值與雙邊濾波的改進泊松曲面重建方法，其特征在于：在數據預處理步驟中，采用均值濾波函數對點云數據集進行非局部均值濾波處理，其中均值濾波函數的表達式為：

其中，B₁(i)表示非局部均值濾波函數；i、j為點集中的第i個、第j個像素點，i,j∈I,I是點云數據集合；w(i,j)為權值函數；exp表示以自然常數e為底的指數函數；f(j)表示第j個像素點的像素值；表示像素之間的高斯加權歐氏距離，其中N(i)為以像素點i為中心的圖像塊，α是高斯核的標準差，h為平滑系數，其中0≤w(i,j)≤1且

3.根據權利要求1所述的一種基于非局部均值與雙邊濾波的改進泊松曲面重建方法，其特征在于：在曲面重建步驟中包括如下步驟：

a、建立八叉樹拓撲關系，并將數據預處理步驟中濾波處理后的點云數據都加入八叉樹中；

b、對點云數據集進行基于空間分布的高斯濾波的三次卷積運算，再利用指示函數結合雙邊濾波函數計算梯度場；

c、根據點云數據集本身的法向信息，近似計算采樣點的曲面積分，并估計向量場；

d、根據指示函數和向量場之間的關系，構建泊松方程，并采用Gauss－Seidel矩陣迭代方式求解泊松方程；

e、選取適當的閾值，通過等值面提取，把提取的面片進行拼接，即可獲得表面重建的結果。

4.根據權利要求3所述的一種基于非局部均值與雙邊濾波的改進泊松曲面重建方法，其特征在于：在步驟b中，雙邊濾波函數的表達式為：

其中，B₁(i)表示非局部均值濾波函數，B₂(B₁(i))為雙邊濾波函數，i、j為點集中的第i個、第j個像素點；N(i)為以像素點i為中心的圖像塊；w(i,j)為權值函數，其表達式為：

w(i,j)＝w_s(i,j)w_τ(i,j)

其中，w_s(i,j)、w_τ(i,j)分別表示像素點i與像素點j的空間相似性與灰度相似性；σ_s、σ_τ分別表示度量空間相似性與灰度相似性的高斯核標準差。

5.根據權利要求4所述的一種基于非局部均值與雙邊濾波的改進泊松曲面重建方法，其特征在于：在步驟b的對點云數據集進行基于空間分布的高斯濾波的三次卷積運算中，通過三次雙邊濾波將采樣點p的值轉換為結合圖像的空間鄰近度和像素值相似度，三次雙邊濾波過程的表達式為：

F(p)＝F(x,y,z)＝(B₂(B₁(x))·B₂(B₁(y))·B₂(B₁(z)))^*3，

其中x、y、z為采樣點p對應的三維坐標，F(p)為濾波函數，F(x,y,z)表示含義與F(p)相同，B₂(B₁(x))、B₂(B₁(y))、B₂(B₁(z))分別為對應采樣點p的三維坐標的雙邊濾波函數。