一种实体三维模型自动建模方法技术

本发明专利技术公开了一种实体三维模型自动建模方法，包括以下步骤：1)、采集转台点云和建模物体点云，并实时配准获得物体和转台的混合点云；2)、点云预处理得到带有底面点的建模物体的表面点云；3)、表面重建获得物体的三维表面模型；4)、对三维表面模型进行模型简化处理，建立出物体的三维简化表面模型；5)、对三维简化表面模型进行纹理映射；6)、对经过纹理映射后的三维模型，进行模型渲染生成二维图像。优点在于：本系统运行稳定可靠，运行过程实现了自动化，重建效果良好，建立出来的多粒度三维模型可以满足不同仿真场景的应用需要。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及点云处理技术、三维建模技术和纹理生成技术，属于虚拟现实领域，具 体来说是。
技术介绍
图像的建模与植染技术，简称 IBMR(Image_Based Modeling and Rendering)，利 用物体的二维图像来生成三维模型，物体的几何特征信息和渲染特征信息不需要用户输 入，直接从摄像头采集到的图像中获得。 IBMR技术分为两种方式：主动法和被动法。主动法在图像采集过程中，使用光源 向场景中发射光线，如红外线或者可见光，主动地获得场景的反馈，从而建立场景的三维模 型；被动法不直接控制光源，通过被动地分析图像来建立模型。主动法直接获得物体表面的 各种特征，简化建模过程，随着三维信息处理算法越来越成熟可靠，以及三维信息采集硬件 的不断涌现，主动法三维建模技术正在迅速地发展。 三维建模技术在工业制造、游戏娱乐和虚拟现实等领域中有广泛的应用。在实际 应用中，人们对实体三维模型可视化效果提出了越来越高的要求，例如逆向工程所获得的 实体模型是否可以更精确，三维电子游戏中的人物和环境是否可以更真实等等。除了模型 的精确度，人们还对三维建模技术的快速性和便利性提出了要求，例如如何缩短建模时间， 如何减小建模过程的复杂性，如何降低三维建模技术的使用难度，这些都是三维建模技术 研宄的方向。 目前，国内外已经有多种多样的三维建模系统，包括结构光建模系统、激光三维扫 描仪等。现有的建模系统难以在保证性价比的同时实现高效用，并且还存在以下缺点： -方面，高精度的三维建模系统常常基于一些复杂昂贵的传感器，例如结构光传 感器、激光测距传感器或者激光雷达； 另一方面，三维建模系统的建模过程中往往离不开繁复的人工交互过程，例如参 数调整、点云手动配准等等，费时费力。 基于上述缺点，研宄快速、自动的实体模型建模技术越来越重要，以相对低的成本 实现自动化三维建模，使得实体的三维模型可以和照片视频一样方便地获取，满足不同领 域对三维建模技术越来越大的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决三维建模流程中人工交互操作复杂繁琐的问题，以及依 赖昂贵传感器的问题，提出了 。 ，基于Kinect传感器搭建实体三维模型建模系 统，该系统包括Kinect传感器、转台和计算机，转台由计算机通过串口进行通讯。该方法具 体步骤如下： 步骤一、利用Kinect传感器采集转台点云和建模物体点云，并通过实时配准获得 物体和转台的混合点云； 转台点云是指利用Kinect传感器采集没有放置建模物体时的点云； 建模物体点云是指放置建模物体于转台上，在转台旋转过程中利用Kinect传感 器米集的点云； 对建模物体点云利用三维重建项目Kinect Fusion进行实时配准，得到物体和转 台的混合点云。 步骤二、对物体和转台的混合点云做点云预处理，得到带有底面点的建模物体的 表面点云。 步骤201、采用RANSAC平面提取方法，提取并删除物体和转台的混合点云中包含 的转台底座点云，得到物体和转台旋转平台的混合点云。 物体和转台的混合点云中包括了建模物体的点云，转台底座点云和转台旋转平台 部分的点云，将转台底座点云剔除，获得物体和转台旋转平台的混合点云； 步骤202、采用欧氏距离聚类分割方法，滤除转台点云中所包含的转台底座点云。 步骤203、对步骤201和步骤202得到的点云，均采用体素栅格降采样方法处理，获 得物体和转台的混合点云的简化点云，以及转台点云的简化点云。 步骤204、分别计算物体和转台混合点云的简化点云以及转台点云的简化点云的 FPFH三维特征，获得物体和转台混合点云的特征点云以及转台点云的特征点云。 步骤205、经过步骤204处理后，将物体和转台的混合点云的特征点云以及转台点 云的特征点云进行配准，获得配准点云。 配准方法以点云的FPra特征作为配准依据，通过比较各自的特征点云的FPra特 征，将两个特征点云统一到同一个坐标系下，得到配准点云。 步骤206、使用RANSAC方法分割配准点云，获得转台旋转平台点云和物体点云； 将配准点云使用RANSAC方法提取平面，将进行配准的两个特征点云中重合的属 于转台旋转平台部分的点云提取出来，形成转台旋转平台点云，其余部分形成物体点云。 步骤207、用欧氏距离聚类分割方法滤除物体点云中的噪声，得到没有底部的物体 点云； 步骤208、从步骤206中的转台旋转平台点云通过基于k-d树的点搜索方法提取构 成物体点云底部的点云。 从转台旋转平台点云中获取部分属于建模物体的底面点云，该部分点云的密度明 显低于其他部分的点云，通过基于k-d树的点搜索方法去除点密度较大的点集，剩余的点 云构成物体点云底部的点云。 步骤209、融合步骤208中的物体点云底部的点云与步骤207中的没有底部的物体 点云，得到带有底面点的建模物体的表面点云。 步骤三、将带有底面点的建模物体的表面点云上的点连接成三角形网格，表面重 建后获得物体的三维表面模型； 采用Poisson表面重建方法进行表面重建，建立三维网格模型。 步骤四、对物体的三维表面模型进行模型简化处理，建立出物体的三维简化表面 模型。 根据仿真系统的具体要求，采用边折叠方法，按照比例删去三维网格模型上的点 和边，建立出点数较少、三角形面片数较少的三维模型。 步骤五、对步骤四中物体的三维简化表面模型进行纹理映射。 纹理映射分为两部分，首先是将带有彩色信息的点投影，生成彩色纹理点图；然后 是对彩色纹理点图进行邻域颜色插值，填充点图上的未着色区域，形成完整的纹理图片。 投影的步骤如下： 步骤501、计算输入点云X的三维质心坐标，得到投射中心点C : 其中，点云X是没有底部的物体点云，投射中心点C坐标为：(X。，y。，z。），点云X上 的点坐标为（Xi, yi, Zi)，η是点云X的点数，η为整数； 步骤502、点云X投影到以投射中心点C为球心、半径R的球体上，得到点集Ps 其中，（xsi, ysi, zsi)是点集Ps上的点坐标， 半径R需要满足条件R > MAXkiWyiWzi2I，ti是点云X上的点（X i，yi，Zi)在球体 上的距离系数，该系数的数值不同，则点（Xi^pz i)在球体上的投影点（xsi，ysi，zsi)位置不 步骤503、把点集己平移到以C为原点的直角坐标系下，得到点集P s'，再转换成球 坐标，得到点集P,〃 ： 其中，（xsi'，ysi'，zsi'）是点集Ps'中点P si'的直角坐标系坐标，Cri, Φρ Θ D是点 psi'的球坐标系坐标，:Ti表示球坐标系原点C与点P si'之间的距离，Θ i表示有向线段Cp si' 与z轴正向的夹角，(J)i表示从z轴正方向看自X轴按逆时针方向转到有向线段Cpsi'在xCy 平面的投影所转过的角度； 步骤504、将点集Ps〃进行等距圆柱投影，得到纹理坐标点集Pc: 其中，（Ui, Vi)是纹理坐标点集匕内的点二维坐标系内的坐标，u $水平方向的像 素坐标，Vi为垂直方向的像素坐标； 点云X中的每个点都对应一个纹理图片上二维坐标系内的坐标（Ui, Vi)。 步骤505、新建一张黑色图片，将纹理坐标点集Pc中点（u i，Vi)的RGB值填充为点 云X的点（Xi, yi, Zi)的R本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种实体三维模型自动建模方法，基于Kinect传感器搭建的实体三维模型建模系统，该系统包括Kinect传感器、转台和计算机，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用Kinect传感器采集转台点云和建模物体点云，并通过实时配准获得物体和转台的混合点云；步骤二、对物体和转台的混合点云做点云预处理，得到带有底面点的建模物体的表面点云；步骤三、将带有底面点的建模物体的表面点云上的点连接成三角形网格，表面重建后获得物体的三维表面模型；步骤四、对物体的三维表面模型进行模型简化处理，建立出物体的三维简化表面模型；步骤五、对步骤四中物体的三维简化表面模型进行纹理映射；纹理映射分为两部分，首先是将带有彩色信息的点投影，生成彩色纹理点图；然后是对彩色纹理点图进行邻域颜色插值，填充点图上的未着色区域，形成完整的纹理图片；投影的步骤如下：步骤501、计算输入点云X的三维质心坐标，得到投射中心点C：xc=Σi=1nxi/nyc=Σi=1nyi/nzc=Σi=1nzi/n]]>其中，点云X是没有底部的物体点云，投射中心点C坐标为：(xc,yc,zc)，点云X上的点坐标为(xi,yi,zi)，n是点云X的点数，n为整数；步骤502、点云X投影到以投射中心点C为球心、半径R的球体上，得到点集PS：xsi=xc+(xi-xc)tiysi=yc+(yi-yc)tizsi=zc+(zi-zc)ti]]>其中，(xsi,ysi,zsi)是点集PS上的点坐标，半径R需要满足条件R＞MAX{xi2+yi2+zi2}，ti是点云X上的点(xi,yi,zi)在球体上的距离系数，该系数的数值不同，则点(xi,yi,zi)在球体上的投影点(xsi,ysi,zsi)位置不同；ti=R(xi-xc)2+(yi-yc)2+(zi-zc)2]]>步骤503、把点集PS平移到以C为原点的直角坐标系下，得到点集PS'，再转换成球坐标，得到点集PS：xsi′=xsi-xcysi′=ysi-yczsi′=zsi-zc]]>ri=Rφi=arctan(ysi′xsi′)θi=arccos(zsi′ri)]]>其中，(xsi',ysi',zsi')是点集PS'中点psi'的直角坐标系坐标，(ri,φi,θi)是点psi'的球坐标系坐标，ri表示球坐标系原点C与点psi'之间的距离，θi表示有向线段Cpsi'与z轴正向的夹角，φi表示从z轴正方向看自x轴按逆时针方向转到有向线段Cpsi'在xCy平面的投影所转过的角度；步骤504、将点集PS进行等距圆柱投影，得到纹理坐标点集PC：ui=riφivi=ri(π2-θi)]]>其中，(ui,vi)是纹理坐标点集PC内的点二维坐标系内的坐标，ui为水平方向的像素坐标，vi为垂直方向的像素坐标；点云X中的每个点都对应一个纹理图片上二维坐标系内的坐标(ui,vi)；步骤505、新建一张黑色图片，将纹理坐标点集PC中点(ui,vi)的RGB值填充为点云X的点(xi,yi,zi)的RGB值(redi,greeni,bluei)，形成彩色纹理点图；邻域颜色插值的步骤如下：步骤I、检索投影得到的彩色纹理点图的每一个像素点，如果当前像素点pi的RGB值是(0,0,0)，该点为非彩色点，进入步骤II，否则，像素点pi的RGB值不是(0,0,0)，该点为彩色点，跳到步骤V；步骤II、在以非彩色点pi为中心、边长为lrect像素的正方形邻域中进行遍历，判断遍历结束后邻域内是否存在彩色点，如果至少存在一个彩色点，则进行步骤III，否则，该邻域内不存在彩色点，进入步骤IV；步骤III、计算邻域中每个彩色点的权重，再进入步骤V；公式如下：ωk=1/dkΣj=1m(1/dj)]]>ωk为当前彩色点pk的权重，k为整数；dk＝||pk‑pi||，dk为当前彩色点pk到中心点pi的距离；dj是邻域中彩色点pj距中心点pi的距离，j＝1...k...m；m是邻域内彩色点的数量，m为整数；步骤IV、改变邻域大小为lrect＝lrect+Δl，遍历次数加1，重新进行遍历；如果存在至少一个彩色点，则进入步骤III；如果遍历次数N达到预设的上限后，没有找到任何彩色点，进入步骤VI；步骤V、如果pi是步骤I传输过来的彩色点，则直接将pi的RGB值添加到新的点集Pt中；如果pi是步骤IV传输过来的点，则利用权重计算点pi的RGB值，并添加到新的点集Pt，完成邻域颜色的插值；redi=Σk=1nredkωkgreeni=Σk=1ngreenkωkbluei=Σk=1nbl...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：肖路昊，龚光红，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11