基于变形体素模型的多源三维测量数据融合重建方法研究

Because of incompleteness and complexity of three-dimensional reconstruction of the small object, this project puts forward reconstruction method based on the integration of the model of virtual sculpting and multiple source measurement data. The key of the project is research of mechanism of combining deformation model of the virtual sculpting and actual measurement data. These mainly includes: 1) construct presentation method of multi-resolution volumetric model , for multiple source measurement data and deformation model. 2) according to data characteristics of points of multiple stereo matching , contour lines, structure lines, convert its location and topology information to geometry modification and optimization deforming model's voxel body by using physical model (" force ", "potential", energy minimization), so it can form automatic sculpting process; 3) by improving Marching Cube algorithm, generation method and optimization from voxel body to grid mesh are formed; Finally it is expected to combine truth and accuracy of the multi-source measurement data and the progressive integrity of deformable model, and to form a kind of effective 3D reconstruction image-based method for small objects.

本课题针对小型物件三维重建的不完备性及复杂性，提出利用变形体素模型，融合多源测量数据进行重建的方法。课题的关键在于将虚拟雕塑中的变形模型和实际测量数据相结合的重建机制研究，重点有：1）构建适用于多源测量数据和变形模型的多分辨率体素模型表达方法；2）利用多视匹配点、轮廓线、结构线的测量数据特点，将其空间位置及拓扑信息，利用变形物理模型（"力"、"势"、能量最小化）的机制，对变形模型体素进行几何标记、修改和优化，获得造型体素；3）利用改善的Marching Cube算法形成由造型体素到网格的生成和优化方法；最终将多源测量数据的真实精确性和变形模型的渐变完整性结合，形成一种对小型物体的基于影像的三维重建的有效方法。

本研究课题针对小型物件三维重建的不完备性及复杂性，提出利用变形体素模型，融合多源测量数据进行重建的方法。课题的关键在于将变形模型和实际测量数据相结合的重建机制研究，主要研究内容有：1）面向多源测量数据和变形模型的体素模型的数据组织方法和表达方法；2）基于能量分布或空间场原理的目标表面的造型体素点构建；3）由体素造型点生成三维表面格网模型的优化方法；.通过3年的时间，本项目获得了如下几个方面的进展：.1）设计并实现了能适用于多源测量数据的体素模型的数据组织方法，并能支持相应的数据预处理和更新，体素表达方式兼顾实体和表面信息,可以兼顾多视角匹配点、轮廓、结构光不同方法获得的测量数据，也可以满足变形模型的空间实体性要求。.2) 实现了融合多源测量数据的变形模型的造型转换方法；对于多视角匹配点和其他空间点（如Lidar数据）的模式需要考虑兼顾冗余的测量数据的平差，采用了空间位置场的概念和空间势能量最小分布约束，作为控制体素的造型边界，实现体素进行变形控制。该方法最大意义是能够将不同的数据源的测量数据，如影像的匹配点、结构光提取的空间点，激光扫描点统一在相同的重建框架下，在该框架下通过设置或自适应调节空间参数，强度参数，对体素的造型进行实时干预，从而获得统一重建模型。.3）改进了体素到网格的构网算法，实现了体素造型点生成三维表面格网模型的优化；从体素到网格，改进移动立方体(MC，Marching Cubes)方法，通过扩展增强的查找表。并增加了体素到网格的平滑过渡的约束，减少了噪声干扰，产生更符合舒适视觉效果的网格，提高后续纹理映射的质量。. 本研究课题的成果将多源测量数据的真实精确性和变形模型的渐变完整性结合，形成一种对小型物体的基于影像的三维重建的有效方法，已经部分的应用于工程化的项目，随着后续研究和改善，有希望形成一套功能完整的实用化系统，为小型物体的自动化重建提供一个自动化较高的解决方法。