[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

本發明提供了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。所述基于非局部均值與雙邊濾波的改進泊松曲面重建方法包括如下步驟：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。本發明的有益效果是：所示基于非局部均值與雙邊濾波的改進泊松曲面重建方法，針對傳統泊松算法的缺點，引入非局部均值與雙邊濾波算法，實現對模型表面的噪聲過濾的可控約束，去除噪聲的同時實現更好的細節保持，從而提高曲面重建精度。

技術領域

本發明屬于點云曲面重建領域，具體地涉及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。

背景技術

點云數據是指利用激光測量設備或三維掃描儀，從現實世界獲取客觀物體表面立體數據，用它可以準確地表達被測物體表面信息。而由于人為干擾、掃描儀自身缺陷、物體表面光滑程度不同，獲取的三維數據通常帶有大量噪聲，不利于數據處理，嚴重影響重建后的模型精度，甚至引起模型變形。泊松表面重建算法與其他算法相比，它通過結合全局和局部擬合方法的優點，能有效平滑散亂點云中的噪聲，但存在容易過度平滑模型細節特征的不足。

發明內容

本發明的目的在于針對現有技術的缺陷，提供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，針對傳統泊松算法的缺點，引入非局部均值與雙邊濾波算法，實現對模型表面的噪聲過濾的可控約束，去除噪聲的同時實現更好的細節保持，從而提高曲面重建精度。

本發明的技術方案如下：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。

優選地，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

優選地，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。

優選地，在步驟b中，雙邊濾波函數的表達式為：

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：