[發明專利]一種基于點云局部凹凸性的三維碎塊拼接方法

有效

• 申請號: 202011402042.X
• 申請日: 2020-12-02
• 公開（公告）號: CN112419464B
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發明（設計）人: 賈彩琴;韓燮;龐敏;常波波
• 申請（專利權）人: 中北大學
• 主分類號: G06T15/00
• 分類號: G06T15/00;G06T19/20
• 代理公司: 太原申立德知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 14115
• 代理人: 程園園

1.一種基于點云局部凹凸性的三維碎塊拼接方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，對原始點云模型進行均勻采樣，得到新的點云模型，記為{p₁,p₂,…,p_N}；

步驟2，將其中一塊碎塊作為源模型，待匹配的碎塊作為目標模型，采用符號投影距離的方法來提取源模型和目標模型的關鍵點集合，將源模型的關鍵點集合記為目標模型的關鍵點集合記為其中N_S和N_T分別為源模型和目標模型的關鍵點數，并根據投影距離的符號描述關鍵點的凹凸性；

步驟3，利用多尺度協方差矩陣描述子分別對步驟2得到的源模型和目標模型的關鍵點集合P_S和P_T中的每個關鍵點及其鄰域信息進行描述，得到源模型特征描述子集合和目標模型特征描述子集合n_s和n_t分別為源模型和目標模型的特征描述子數量；

步驟4，將步驟3獲得的源模型特征描述子集合F_S中的每個特征描述子f_si對目標模型特征描述子集合F_T中的每個特征描述子f_tj進行相似性計算，獲得一組關鍵點的初始特征匹配點對集合，記為其中n′_s為初始特征匹配點對的個數；

步驟5，獲得初始特征匹配點對集合S后，采用隨機采樣一致性的采樣策略從集合S中抽取最小采樣子集，并逐一對剩余初始特征匹配點對進行假設驗證，最終將得到最大一致性集合作為正確特征匹配點對集合，記為其中n_c為正確特征匹配點對的個數；

步驟6，獲得正確特征匹配點對集合后，根據正確特征匹配點對采用SVD計算源模型與目標模型之間的變換關系T_c＝(R_c,t_c)，R_c為剛性變換中的旋轉矩陣，t_c為平移向量；

步驟7，根據得到的變換關系T_c＝(R_c,t_c)將目標模型變換到源模型坐標系下，完成三維碎塊兩兩拼接；

步驟8，將步驟7中獲得兩兩拼接的三維碎塊作為一個新的碎塊，與其它的待匹配碎塊重復步驟1～7，直至所有碎塊被匹配完成，得到最終的三維碎塊全局拼接結果。