重慶大學劉驥獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉重慶大學申請的專利基于立方體網絡模型的點云表面重建方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN115187749B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210897729.8,技術領域涉及:G06T17/20;該發明授權基于立方體網絡模型的點云表面重建方法及系統是由劉驥;冉雪梅;甘夢蓮設計研發完成,并于2022-07-28向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于立方體網絡模型的點云表面重建方法及系統在說明書摘要公布了:本發明公開了一種基于立方體網絡模型的點云表面重建方法及系統,該方法對原始無序點云進行預處理,得到點云數據;將點云數據進行體素化,獲取點云的初始立方體三角網格模型;采用內部體素判別,對初始立方體三角網格模型進行后處理;對經過后處理的立方體三角網格模型進行網格細分;將細分后的立方體三角網格模型收縮至原始點云,完成點云的表面重建。采用本技術方案,實現點云的快速收縮,完成點云表面重建。
本發明授權基于立方體網絡模型的點云表面重建方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種基于立方體網絡模型的點云表面重建方法,其特征在于,包括如下步驟: 輸入原始無序點云并進行預處理,得到點云數據; 將點云數據進行體素化,獲取點云的初始立方體三角網格模型; 采用內部體素判別,對初始立方體三角網格模型進行后處理; 對經過后處理的立方體三角網格模型進行網格細分; 將細分后的立方體三角網格模型收縮至原始點云,完成點云的表面重建; 立方體三角網格模型網格細分的方法為: 在經過后處理的三角形網格模型T={V,F}的原始三角面片F的每條邊上產生新的頂點坐標v'l'=x'l',y'l',z'l',x'l',y'l',z'l'均表示新的頂點坐標,l'為頂點下標; 將原始三角面片分割成4個新的三角面片,得到細分后生成的面片數據r'n'≠s'n'≠t'n',r'n',s'n',t'n'分別是組成三角面片的三個頂點的索引; 更新新頂點坐標V'和舊頂點坐標V: v=1-μDvv+μΦv Φv=v1+v2+…+vn,n=Dv 其中,εv'=vα+vβ,表示與新頂點v'在同一條邊上的另外兩個頂點位置坐標求和,vα、vβ分別表示與新頂點v'在同一條邊上的另外兩個頂點的坐標;表示與新頂點v'在同一面片上,相對的舊頂點位置坐標求和,vζ、vη分別表示與新頂點v'在同一面片上相對的舊頂點的坐標;Dv為頂點v的度數,Φv為舊頂點的鄰居位置求和;μ為權重參數; 經過k次LoopSubdivision細分后的三角網格模型:Tk={Vk,Fk}, 其中,k表示細分的次數,Vk表示細分k次后的三角網格模型的頂點數據,由頂點坐標組成;Fk表示細分k次后的三角網格模型的面片數據,由構成三角面片的頂點索引組成;表示細分k次后的三角網格模型的某頂點數據,由頂點坐標組成;表示k次細分后的三角網格模型的面片數據,由構成三角面片的頂點索引組成;表示屬于三維空間; 細分次數k的計算方法如下: k=CeilζFdMsn 其中,Msn為預設最大細分次數,為向上取整函數; 表示體素U'={u'i'}i'∈I'對應的在體素空間u'i'內的點云分布估計集合,可視為體素空間u'i'中點云數據的平整程度,表示體素空間u'i'中的點云分布估計值;當體素空間u'i'的點云分布越接近于一個平面,越接近于1;當體素空間u'i'的點云分布越雜亂,越接近于0; 其中,Sd=1,2,3…,表示細分容易程度,為預設參數,Sd越大函數ζFd∈[0,1]的初始斜率越大,越容易取得函數ζFd的最大值1,maxFd∈[0,1]表示取所有體素中最大的點云分布估計值; 點云分布估計值的計算方法為: 根據有序體素坐標集合有對應體素空間中的點云數據I表示點云數據P中所有點的集合,指體素劃分后單個體素空間的點的集合,i″是單個體素空間中的點;pi″指點的數據,即三維坐標值i″是單個體素空間中的點;對所有i′∈I′求的并集,它的并集應該等于I,也就是點云中所有點的集合;對應體素空間中的點云分布估計值 對各體素空間中的點云數據零均值化得到 零均值化: 其中,表示點云數據零均值化后的值,meanPi′表示對體素坐標u′i′內的點云數據Pi′求取均值,零均值化后的協方差矩陣 點坐標按列優先排列,對協方差矩陣進行特征值分解得到特征值其對應特征向量分別為則初始點云分布估計 計算公式為: 最終點云分布估計的計算公式為: 在體素空間u′i′中的點云分布越趨向于平整的二維平面時,點云的分布估計越趨向于1,點云分布越散亂,越不平整時,越趨向于0,故可視作體素局部空間范圍內點云平整度的估計值。
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