基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法及终端设备技术

本发明专利技术公开了一种基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法及终端设备，所述方法通过将每个顶点的邻域分割成两部分，然后计算每个领域半窗口的拉普拉斯算子，并根据计算得到的拉普拉斯算子更新顶点，以对顶点进行更新，这样可以恢复三角网格上的尖锐特征，并且可以防止网格翻转。此外，顶点更新方法可以快速获得滤波后的三角网格模型，并且只有一个迭代次数参数，简单易用。

Triangular Mesh Filtering Method and Terminal Equipment Based on Laplacian Operator

【技术实现步骤摘要】
基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法及终端设备技术邻域本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法及终端设备。
技术介绍
随着传感器技术的进步，三维扫描技术在人工智能、三维重建、VR/AR等邻域得到了广泛的应用，扫描一般得到的初始点云存储量巨大，并且不方便进行算法处理，经过表面重建得到的三角网格模型是最简单而常用的数据。然而，在扫描和重建过程中，三角网格模型会不可避免地被噪声污染，噪声会降低三角网格模型本身的视觉质量，而且还会影响到后续网格处理效果，从而影响三维扫描图像的效果。
技术实现思路
鉴于现有技术的不足，本专利技术旨在提供一种基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法及终端设备。本专利技术所采用的技术方案如下：一种基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法，其包括：获取待处理对象的三角网格数据，其中，所述三角网格数据包括顶点集合；根据所述三角网格数据计算各顶点的邻域顶点集合，并根据计算得到的邻域顶点集合确定各顶点的邻域半窗口集合；确定各邻域半窗口的拉普拉斯算子，并通过所述拉普拉斯算子更新其对应的顶点，以对所述三角网格数据进行滤波。所述于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法，其中，所述获取待处理对象的三角网格数据具体包括：通过预设扫描设备对待处理对象进行扫描，以获取所述待处理对象对应的点云数据；根据扫描得到的点云数据生成三角网格模型，并根据三角网格模型获取所述待处理对象的三角网格数据。所述基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法，其中，所述根据所述三角网格数据计算各顶点的邻域顶点集合，并根据计算得到的邻域顶点集合确定各顶点的邻域半窗口集合具体包括：根据所述三角网格数据计算各顶点的邻域顶点集合，并根据各顶点的邻域顶点集合计算各顶点的普通拉普拉斯算子；对于各顶点的每个邻域顶点，计算由所述普通拉普拉斯算子、顶点以及邻域顶点构成的平面到所述顶点对应的其他邻域顶点的距离；根据计算得到的距离选取所述邻域顶点对应第一邻域顶点，并根据所述邻域顶点和第一邻域顶点确定顶点的邻域半窗口集合。所述基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法，其中，所述根据计算得到的距离选取所述邻域顶点对应第一邻域顶点，并根据所述邻域顶点和第一邻域顶点确定顶点的邻域半窗口集合具体包括：根据计算得到的距离选取距离最小的邻域顶点，作为所述邻域顶点对应的第一邻域顶点；根据所述邻域顶点和第一邻域顶点将所述顶点对应邻域划分为两个半窗口，并根据所有邻域顶点对应的领域半窗口确定顶点的邻域半窗口集合。所述基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法，其中，所述确定各邻域半窗口的拉普拉斯算子，并通过所述拉普拉斯算子更新其对应的顶点，以对所述三角网格数据进行滤波具体包括：获取所述顶点的单位点法向向量以及其对应的各邻域半窗口的中心位置；将各邻域半窗口的中心位置投影至单位点法向向量，并根据预设优化方式对所述投影进行优化，以得到各邻域窗口的半拉普拉斯算子；根据所有半拉普拉斯算子确定顶点对应的拉普拉斯算子，并采用所述拉普拉斯算子对其对应的顶点进行更新，以对所述三角网格数据进行滤波。所述基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法，其中，所述预设优化规则选取预设优化目标的最小值，所述预设优化规则的表达式为：其中，为第t才迭代后的投影，t为迭代次数，表示第t次迭代的顶点位置，表示原始顶点位置。所述基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法，其中，根据所有半拉普拉斯算子确定顶点对应的拉普拉斯算子，并采用所述拉普拉斯算子对其对应的顶点进行更新，以对所述三角网格数据进行滤波具体为：将所述拉普拉斯算子作为其对应顶点的更新向量，并根据采用所述更新向量对所述顶点进行更新，以对所述三角网格数据进行滤波。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上任一所述的基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法中的步骤。一种终端设备，其包括：处理器、存储器及通信总线；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信；所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上任一所述的基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法中的步骤。有益效果：与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法及终端设备，所述方法通过将每个顶点的邻域分割成两部分，然后计算每个领域半窗口的拉普拉斯算子，并根据计算得到的拉普拉斯算子更新顶点，以对顶点进行更新，这样可以恢复三角网格上的尖锐特征，并且可以防止网格翻转。此外，顶点更新方法可以快速获得滤波后的三角网格模型，并且只有一个迭代次数参数，简单易用。附图说明图1为本专利技术提供的基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法的一个实施例的流程图。图2为本专利技术提供的基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法的一个实施例中步骤S10的流程图。图3a为对顶点v0的邻域求邻域半窗口的示意图。图3b和图3c均为计算三角形顶点vi的半窗口拉普拉斯算子示意图。图4a为CAD噪声模型图。图4b为本专利技术方法在CAD模型上迭代5次的滤波结果图。图5a为non-CAD噪声模型图。图5b为本专利技术方法在non-CAD模型上迭代5次的滤波结果图。图6a为扫描模型图。图6b为本专利技术方法在扫描模型上迭代5次的滤波结果图。图7为本专利技术提供的一种终端设备的结构原理图。具体实施方式本专利技术提供一种基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法及终端设备，为使本专利技术的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本技术邻域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本专利技术的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。本技术邻域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本专利技术所属邻域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。下面结合附图，通过对实施例的描述，对
技术实现思路
作进一步说明。本实施例提供了一种基于基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法，如图1所示，所述方法包括：S10、获取待处理对象的三角网格数据，其中，所述三角网格数据包括顶点集合。具体地，所述三角网格数据根据三角网格模型确定，所述三角网格模型是根据待处理对象的点云数据生成的。其中，所述点云数据可以是通过三维扫描获取到，也可以是CAD模型或者合成噪音模型确定。在获取到点云数据后，根据所述点云数据生成待处理对象对应的三角网格模型，并通过计算几何算法库(libigl)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法，其特征在于，其包括：获取待处理对象的三角网格数据，其中，所述三角网格数据包括顶点集合；根据所述三角网格数据计算各顶点的邻域顶点集合，并根据计算得到的邻域顶点集合确定各顶点的邻域半窗口集合；确定各邻域半窗口的拉普拉斯算子，并通过所述拉普拉斯算子更新其对应的顶点，以对所述三角网格数据进行滤波。

【技术特征摘要】
1.一种基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法，其特征在于，其包括：获取待处理对象的三角网格数据，其中，所述三角网格数据包括顶点集合；根据所述三角网格数据计算各顶点的邻域顶点集合，并根据计算得到的邻域顶点集合确定各顶点的邻域半窗口集合；确定各邻域半窗口的拉普拉斯算子，并通过所述拉普拉斯算子更新其对应的顶点，以对所述三角网格数据进行滤波。2.根据权利要求1所述于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法，其特征在于，所述获取待处理对象的三角网格数据具体包括：通过预设扫描设备对待处理对象进行扫描，以获取所述待处理对象对应的点云数据；根据扫描得到的点云数据生成三角网格模型，并根据三角网格模型获取所述待处理对象的三角网格数据。3.根据权利要求1所述基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法，其特征在于，所述根据所述三角网格数据计算各顶点的邻域顶点集合，并根据计算得到的邻域顶点集合确定各顶点的邻域半窗口集合具体包括：根据所述三角网格数据计算各顶点的邻域顶点集合，并根据各顶点的邻域顶点集合计算各顶点的普通拉普拉斯算子；对于各顶点的每个邻域顶点，计算由所述普通拉普拉斯算子、顶点以及邻域顶点构成的平面到所述顶点对应的其他邻域顶点的距离；根据计算得到的距离选取所述邻域顶点对应第一邻域顶点，并根据所述邻域顶点和第一邻域顶点确定顶点的邻域半窗口集合。4.根据权利要求3所述基于拉普拉斯算子的三角网格滤波方法，其特征在于，所述根据计算得到的距离选取所述邻域顶点对应第一邻域顶点，并根据所述邻域顶点和第一邻域顶点确定顶点的邻域半窗口集合具体包括：根据计算得到的距离选取距离最小的邻域顶点，作为所述邻域顶点对应的第一邻域顶点；根据所述邻域顶点和第一邻域顶点将所述顶点对应邻域划分为两个半窗口，并根据所有邻域顶点对应的领域半窗口确定顶点的邻域半窗口集合。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘威，龚元浩，唐文名，刘军，邱国平，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44