(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210766902.0 (22)申请日 2022.07.01 (71)申请人 中国科学院软件研究所 地址 100190 北京市海淀区中关村南四街 4 号 (72)发明人 侯飞　王驰誉　王文成　 (74)专利代理 机构 北京科迪生专利代理有限责 任公司 1 1251 专利代理师 安丽 (51)Int.Cl. G06T 17/20(2006.01) G06T 17/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于迭代泊松表面重建的三维点云生 成表面方法 (57)摘要 本发明公开一种基于迭代泊松表面重建的 三维点云生成表面方法： 1)输入一个分布在模型 表面附近的点云， 初始化点云法向量， 并对点云 中的每个点定义一个面片列表； 2)使用泊松表面 重建方法重建点云得到三角网格表面； 3)对于表 面中的每个三角面片， 计算其面积、 朝向模型内 部的法向量， 并在点云中查找距离该面片最近的 k个点， 将面片索引添加到对应的面片列表中； 4) 根据点云中每个点的面片列表， 计算面片索引对 应面片法向量的加权平均值， 并进行归一化后作 为该点法向量的更新值； 5)迭代2 ‑4过程直至相 邻两次迭代的法向量偏差小于给定阈值， 得到正 确点云法向量。 本发明能够实现未知法向量的泊 松表面重建， 具有较强鲁棒 性和可扩 展性。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115131523 A 2022.09.30 CN 115131523 A 1.一种基于迭代泊松 表面重建的三维点云生成表面方法， 其特 征在于， 步骤 包括： 步骤1： 输入一个分布在三维模型表面附近的点云， 初始化 点云法向量； 步骤2： 采用泊松 表面重建方法重建点云得到三角网格表面； 步骤3： 利用柏松重建生成表面的法向量更新输入点云的法 向量， 对点云中的每个点定 义一个三角面片列 表； 对于三角网格表面中的每个三角面片， 计算每个三角面片的面积、 朝 向一致的法向量， 并在点云中查找距离该三角面片中心最近的k个点， 将三角面片索引添加 到分别添加到这k个最近点的三角面片列 表中， 建立三角网格表面与点云的联系； 所述朝向 一致的法向量是指法向量均朝向三维模型内部或均朝向三维模型外部， 是泊松重建方法重 建得到正确模型三维表面的必要条件； 对于点云中每个点的三角面片列表， 以三角面片面 积为权重， 计算三角面片法向量的加权平均值， 并进行归一 化后作为该点法向量的更新 值； 步骤4： 定义迭代终止条件， 并多次迭代步骤2 ‑3过程， 当迭代过程中满足迭代终止条件 时， 迭代终止， 得到正确点云法向量； 步骤5： 使用正确的法向量进行泊松 表面重建， 生成三维模型的三维网格表面。 2.根据权利要求1所述的一种基于迭代泊松表面重建的三维点云生成表面方法， 其特 征在于： 所述 步骤3具体实现步骤为： (1)构建输入点云的kd树， 以便 于查找近邻点； (2)为点云中每 个点定义 一个三角面片列表； (3)对于三角网格表面中的每一个三角面片， 使用叉积运算得到该三角面片的法向量 并计算该三角面片的面积； (4)对于三角网格表面中的每一个三角面片， 在kd树中查找距离该三角面片最近的k个 输入点， 将面片索引分别添加到k个点对应的三面片列表中， 建立三角网格表 面与点云的联 系； (5)对于点云中的每个点， 计算其面片列表中面片索引对应的三角面片法向量的加权 平均值， 其中三角面片的面积表示权重， 将该加权平均值归一化后作为该点法向量的更新 值。 3.根据权利要求1所述的一种基于迭代泊松表面重建的三维点云生成表面方法， 其特 征在于： 所述步骤4中， 迭代终止条件设置为： 计算当前迭代与前一次迭代的点云法向量的 偏差， 当该偏差小于给定的阈值时， 迭代终止， 迭代过程收敛， 得到正确的点云法向量。 若超 过最大迭代次数， 同样终止迭代。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115131523 A 2一种基于迭代泊松表面重建的三维点 云生成表面 方法 技术领域 [0001]本发明涉及计算机图形学技术领域， 具体涉及基于点云的三维表面重建方法， 尤 其涉及未知点云法向量的三维表面重建方法。 背景技术 [0002]三维表面重建技术是指利用输入数据构建为计算机所识别的三维模型表面的过 程， 是计算机图形学技术领域中重要的研究方向之一， 并成为满足生产和生活的需要的重 要技术。 三 维表面重 建技术已经应用到了多个领域中， 包括医学影像、 文物保护、 航空航 天、 无人驾驶、 以及AR、 VR、 元宇宙等领域。 三维表面重建是这些领域中进行视觉感知和交互的 关键技术， 具有十分重要的价 值。 [0003]点云数据是指在三维坐标系统中一组点的集合， 表示三维模型二维流形表面信 息。 相较于二 维空间中的图像数据， 点云数据表 示信息的能力更强， 既能准确反映三 维模型 表面的结构信息， 如空间信息等， 还能够反映三 维模型的细节信息。 现有的基于点云的三 维 表面重建方法按照需要点云法向量与否分为需要法向量的三维表面重建方法和 不需要点 云法向量的三维表面重建方法， 通常需要法向量的三维表面重建方法重建精度较高， 但对 于法向量朝向一致性要求高， 而由于三维模型的复杂性， 例如当三 维模型存在尖锐特征、 自 遮挡等情况时， 点云法向量往往是不容易获得的。 通常不需要点云法向量的三维表面重建 方法简单， 但是难以高效地重建得到可靠的结果。 [0004]泊松表面重建方法([1]Kazhdan  M,Bolitho  M,Hoppe H.Poisson  surface  reconstruction.Proceedings  of the fourth Eurographics symposium  on Geometry   processing.2006:61 ‑70； [2]Kazhdan  M,Hoppe  H.Screened  poisson  surface  reconstruction.ACM  Transactions  on Graphics(ToG),2013,32(3):1 ‑13.)是当前流行 的基于点云的三维表面重建方法之一， 它重建质量高， 保证重建表面光滑的同时保留丰富 的几何细节； 鲁棒性强， 可以较好地处理带有噪声的点云模型； 时间和空间复杂度低， 重建 速度快， 但重 建过程中需要输入朝向一致的点云法向量。 如果未知法向量， 无法用泊松重建 算法重建模型。 发明内容 [0005]本发明技术解决问题： 为了解决泊松重建需要输入法向量的不足， 提出了一种基 于迭代泊松表面重建的三维点云生成表面方法， 根据初始化的点云法向量， 使用泊松表面 重建方法得到的重建表面更新法向量， 通过多次迭代后得到正确的法向量， 从而去掉泊松 表面重建方法对于法向量的依赖， 达到高效地重建， 得到可靠的结果； 而且利用不需要法向 量的泊松 表面重建， 能够显著提升法向量估计精度， 具有较强鲁棒 性和可扩展性。 [0006]本发明技术解决方案： 一种基于迭代泊松表面重建的三维点云生成表面方法， 步 骤包括： [0007]步骤1： 输入一个分布在三维模型表面附近的点云， 初始化 点云法向量；说　明　书 1/4 页 3 CN 115131523 A 3