基于全局优化的破损兵马俑虚拟复原方法研究

Using computer graphics and virtual reality technology to solve the problem of virtual restoration of damaged cultural relics, applicant engaged in the recovery technology research of damaged Terra-cotta Warriors for many years. Our groups have assembled 82 3D models of Terracotta Warriors and Horses. This project aimed at the bottle net problem in the system such as low accurate fragments classification, low efficiency of fragment re-assembly and recovering, we put forward improved virtual restoration method based on global optimization strategy. The research related to classification, fragment re-assembly and restoration: ①Based on the theory of machine learning, my group researched on the method of consistent segmentation and labeling of cultural relics model, building high-accuracy Terra Cotta Warriors model training database ,put forward classification method of multiple cues combination for cultural relic models, this will provide constraints and guidance for fragment re-assembly and restoration; ②Break through the limitation of fragment re-assembly method, according to multi-feature of surface of fracture, construct multi-fragments global re-assembly abstract prototype; ③On the basis of prior knowledge of restored model library, achieve Two types of restoring methods(model restore based on shape matching and symmetrical restore based on shape analysis), this would support global optimization to the reconstruction and virtual restoration of damaged Terracotta Warriors. Our topic builds new architecture of damaged cultural relic's digital restoration by researching digital geometric methods, and applied to the Terra Cotta Warriors virtual restoration or other aspects, which has significant theory and application value.

利用计算机图形学、虚拟现实技术解决破损兵马俑虚拟复原问题，申请者已开展多年技术研究，在一号坑三次发掘中数字化拼合了82个兵马俑。本课题针对系统存在的碎片分类不准确、拼接复原效率低等瓶颈，提出基于全局优化策略的改进的虚拟复原方法。研究涉及分类、拼接、修复三方面：①基于机器学习理论，研究文物模型一致性分割与标注方法，建立高精度兵马俑模型训练数据库，提出多特征融合的文物模型分类方法，为破损兵马俑的虚拟拼接和复原过程提供约束和指导；②突破两两拼接方法局限，依据断裂处的多特征信息，构建破损兵马俑智能虚拟拼接理论方法，建立多碎片整体拼接抽象模型；③依据已复原模型库的先验知识，实现两类修复方法（基于形状匹配的模型修复和基于形状分析的对称修复），支持全局优化的破损兵马俑重建与虚拟复原。课题研究运用数字几何方法，构建破损文物数字化复原的新体系，应用于兵马俑虚拟复原示范，可推广到其它方面，理论和应用意义显著。

秦俑是世界考古史上最伟大的发现之一，但发掘出土时大多已破碎残损。传统手工方法复原具有难拼接、周期长等多种弊端。本项目针对模型拼接中的分割、分类、匹配、拼接和修复五大关键问题深入研究：1）研究基于秦俑实体模型集的一致性分割算法，获取分割粒度一致的模型数据构建分割部件库，提取多特征集作为碎块分类的依据；2）将碎块特征库分成训练集和测试集，对训练集采用基于协作聚类、迁移学习和半监督的智能碎块分类算法训练分类器，对扫描碎块分类标注；3）提出部位碎块模型匹配拼接算法，对碎块模型先断裂面和外表面分割，再对断裂面匹配；4）群体智能算法碎块拼接充分挖掘断裂面的全局和局部特征，构造反映碎块断裂面的特征向量；对俑体多碎块全局拼接过程抽象，建立全局整体碎块拼接的数学模型，构造断裂处可行解空间，约束和各个碎块的断裂处特征信息；5）根据缺损曲面所属部位，基于空间位置关系和三维纹理特征的多特征表示方法，在匹配空间中结构挖掘，提升形状匹配的性能，针对缺损部位模型分割，基于仿射变换实现缺损部位重建，完成模型虚拟修复。.本项目基于多粒度下的模型分割，提出了多种特征提取方法，实现了碎块模型分类算法，提出了断裂面和外表面分割的方法，提出了基于Morse-Smale拓扑特征的文物碎块拼接算法、先粗配再细配的刚体碎块匹配方法、基于区域扩张的三维点云模型配准算法、基于轮廓线双向距离场的文物碎块拼接算法和基于轮廓线特征点的交互式文物拼接等10种匹配拼接修复算法。共发表论文60 篇，其中 SCI 2篇/EI 检索17 篇；发明专利5项（授权2项）；培养博士5名，硕士17名，远超论文10篇专利1项等预期指标。课题研究运用数字几何方法，构建破损文物数字化复原的新体系，研究成果已应用于兵马俑虚拟复原过程，理论意义和应用效果显著。并籍此培育获批2018年国科金重点项目，主持获得2015年陕西省科技进步二等奖，主持获批国家发改委《文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心》立项建设。