[發明專利]一種商品三維重建系統及重建方法

有效

• 申請號: 201811097554.2
• 申請日: 2018-09-19
• 公開（公告）號: CN109118582B
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發明（設計）人: 賈同;薛宇;陳東岳;侯明亞
• 申請（專利權）人: 東北大學
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T19/20
• 代理公司: 北京易捷勝知識產權代理事務所(普通合伙) 11613
• 代理人: 韓國勝

1.一種商品三維重建方法，其特征在于，包括：

S1、獲取至少三張不同視角的商品的點云圖；

S2、基于SAC-IA-ICP算法將所有點云圖中相鄰兩個點云圖的點云進行配準，以消除相鄰點云之間的偏移；

S3、采用改進的泊松曲面重建算法對配準后的所有點云重建出完整的商品三維曲面模型；

S4、采用光照渲染器對商品三維曲面模型進行顏色繪制及光照渲染，得到可展示的三維商品模型；

其中，所述S1包括：

S11、獲取16張不同視角的商品的點云圖，相鄰點云圖的視角相差22.5°；

S12、確定攝像機坐標系變換到旋轉展臺的轉臺坐標系的變換矩陣R和T；所述攝像機坐標系為采集所述點云圖的攝像設備的坐標系；

S13、基于所述變換矩陣R和T，將步驟S11中每一張點云圖轉換成轉臺坐標系下的點云圖；

S14、采用直通濾波的方法，從每一張轉換坐標系后的點云圖中提取商品點云數據，獲得16張視角下的商品點云數據；

S15、對所有的商品點云數據進行精簡處理，獲得精簡處理后的16張視角下的商品點云數據；

所述步驟S2包括：

S21、根據預設的配對規則，將相鄰視角的商品點云數據進行配準，且在每次配準之后得到的點云數據的方向與相鄰點云數據的方向相反；直至所有視角的商品點云數據配準，得到商品點云模型；

其中，第一層次將16個視角的點云數據劃分為八對，對每一對進行配準；接著第二層次將配對后的八個點云數據劃分為四對，對每一對進行配準；然后第三層次將配對后的四個點云數據劃分為兩對，對每一對進行配準；再接著第四層次將配對后的兩個點云數據配準，得到商品點云模型；

具體地，所述步驟S21中的將相鄰視角的商品點云數據進行配準，包括：

S211、針對待配準的兩個商品點云數據，采用向下采樣的方法提取目標點云和來源點云中的關鍵點；

其中，所述目標點云為配準中的一個商品點云數據，來源點云為配準中的另一個需要轉換到目標點云視角的商品點云數據；

S212、針對目標點云，通過在關鍵點一定鄰域范圍內的法線估計來計算每一個關鍵點的曲率，該曲率作為每一個關鍵點的特征描述子，獲得目標點云的特征描述子；

針對來源點云，通過在關鍵點一定鄰域范圍內的法線估計來計算每一個關鍵點的曲率，該曲率作為每一個關鍵點的特征描述子，獲得來源點云的特征描述子；

S213、針對目標點云中每一個特征描述子及該特征描述子的位置坐標，查找來源點云中與當前的特征描述子對應的特征描述子，遍歷目標點云中所有的特征描述子，獲得待配準的商品點云數據之間的重疊區域；

S214、采用SAC-IA算法，剔除重疊區域中的無法實現配對的錯誤對應點，得到重疊區域的實現配對的有效對應點；

S215、依據所述有效對應點，采用迭代估計方式，獲取將來源點云的有效對應點變換到目標點云的有效對應的變換矩陣N；

S216、采用變換矩陣N，將來源點云對齊到目標點云，完成兩個商品點云數據的配準。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S3包括：

S31、將商品點云模型中的點云數量精簡，以保留局部細節信息和邊緣輪廓信息的均勻的點云，得到預處理后的三維點云模型；

S32、創建預處理后的三維點云模型表面的指示函數，其中，指示函數中三維點云模型內部的點為1，外部的點為0，對三維點云模型進行采樣，每一個樣本包括一個點和該點的向內法向量，利用八叉樹的立體空間存儲結構來存儲預處理后的三維點云模型，使三維點云模型的所有采樣點都落在八叉樹的深度值為D的葉子節點上；

S33、對八叉樹的每個節點都設置對應的空間函數F，并且每個節點的空間函數F的線性和作為所有有向點集的向量場；

S34、基于有向點集的向量場無限逼近指示函數的梯度的關系建立泊松方程，并利用拉普拉斯算子由指示函數的梯度反求出模型表面的指示函數；

找到采樣點大致位置，求取平均值，然后基于指示函數，設定等值面的閾值，利用移動立方體算法提取等值面，擬合出一個無縫三角面片曲面模型。