(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 202210841426.4 (22)申请日 2022.07.18 (71)申请人 上海交通大 学 地址 200240 上海市闵行区东川路80 0号 (72)发明人 陶卫　崔斌　李振宇　陈铖　田菲　 韩心海　 (74)专利代理 机构 上海旭诚知识产权代理有限 公司 312 20 专利代理师 郑立 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 7/13(2017.01) (54)发明名称 一种针对光切式的基于半有序点云的三维 重建方法 (57)摘要 本发明公开了一种针对光切式的基于半有 序点云的三维重建方法， 包括： 步骤1： 定义点云 格式； 步骤2： 选取目标物件进行扫描， 获得半有 序点云； 步骤3： 分析测量数据的误差来源； 步骤 4： 检测并提取点 云模型中的孔洞边界； 步骤5： 基 于贝叶斯模 型对点云孔洞进行修补。 本发明在经 典结构光三角法的基础上， 获取半有序点云， 既 具有离散点 云的灵活性， 又具有有序点云的规则 性， 非常适用于高精度三维重建。 同时针对半有 序点云， 通过在孔洞 区域建立贝 叶斯概率模型， 结合点云的特异性分布对待增长区域进行最大 似然参数估计， 能够最大限度的综合考量局部特 征与全局优化。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 115205462 A 2022.10.18 CN 115205462 A 1.一种针对光切式的基于半有序点云的三维重建方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1： 定义 点云格式为： xi， yi， zi属于点云内pi点的三维坐标信息； ni代表pi点在当前帧平面上的法向信息； 代表pi点与当前移动轴上的两端临近点的法向信息； Ii代表pi点的光强信息； ID代 表pi点所属的离 散属性类别； 步骤2： 选取目标物件进行扫描， 获得半有序点云； 步骤3： 分析测量数据的误差来源； 步骤4： 检测并提取点云模型中的孔洞边界； 步骤5： 基于贝叶斯 概率模型对点云孔洞进行修补。 2.如权利要求1所述的三维重建方法， 其特 征在于， 所述 步骤2包括： 在结构光三角法的基础上， 在离散点云中添加光条纹中的法矢信 息、 光强信息； 当各截 面层叠的偏移量能够满足相邻两帧的激光条纹涵盖的矢量信息在当前延长线 上不平行时， 通过在厚度光条纹中建立时空场模型， 即可在统一世界坐标系内建立预设置信度下的拓扑 结构信息， 进 而获取到维度介于 离散点云和有序点云间的所述半有序点云。 3.如权利要求1所述的三维重建方法， 其特征在于， 所述步骤3 中的所述误差来源包括： 结构光宽度、 准直度、 漂移引入的随机误差， 光切系统搭建过程中引入的系统误差， 测量环 境中的各类噪声引入的随机误差 。 4.如权利要求3所述的三维重建方法， 其特征在于， 所述光切系统采用交叉点算法进行 标定。 5.如权利要求1所述的三维重建方法， 其特 征在于， 所述 步骤4包括： 步骤4.1： 选 取所述半有序点 云中的一点pi， 在所述点 云模型中搜索并生成其邻域点集T (p)； 步骤4.2： 计算该点pi的协方差矩阵， 求解其最小特征值对应的特征向量， 及切平面 法向 量； 步骤4.3： 将T(p)投影至切平面的单位圆内， 得到映射 点集T′(p)； 步骤4.4： 判断该点pi是否为待定点； 步骤4.5： 根据所述点云模型中的先验信息判断该点pi是否为孔洞边界点， 不符合要求 则剔除该点； 步骤4.6： 返回步骤4.1直至 完成所有 待判定点的循环； 步骤4.7： 复验各孔洞边界点的邻域是否存在其它边界点， 判定是否为伪边界点。 6.如权利要求5所述的三维重建方法， 其特 征在于， 所述 步骤4.4包括： 计算所述映射点集T ′(p)内各点与左右两侧点的最大夹角 θi， 令θmax＝max{ θi}； 若θmax大 于判定阈值， 则该点pi为待定点； 否则该点pi为内点。 7.如权利要求1所述的三维重建方法， 其特 征在于， 所述 步骤5包括： 步骤5.1： 设定待重建目标或场景的真实值集合O和测量值集合M， 其中所述测量值集合 M是由所述真实值 集合O产生且 包含统计误差， 其描述模型为P(M|O)； 步骤5.2： 假设测量过程为无偏估计， 在贝叶斯定律下以统计概念描述测量过程， 以给权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115205462 A 2定所述测量 值集合M后重建集 合恰好为所述真实集 合O的概率为： 步骤5.3： 确定P(O|M)最大化情况 下对应的集 合O： 步骤5.4： 确定在某一次测量过程中获得 的点云 中， m个点均与所述测量值集合M中的 某一个点取 得映射关系： 其中， 测量 点mi是由原始点oi附带符合 概率密度pi(oi+Δx)的测量 误差而产生的； 步骤5.5： 光切系统中的误差以高斯分布为主且各项误差相互独立， 重建点 符合pi (mi‑Δx)： 步骤5.6： 设定先验集合由密度先验、 黎曼流形先验和离散属性特征先验组成， 三者相 互独立： 其中， Z是一个归一化常数， 代表集合 中所有其他因子的积分； w(O)是窗口函数， 框定所 述点云模型中待修补范围， 并使目标函数 可积。 8.如权利要求7 所述的三维重建方法， 其特 征在于， 所述密度先验的定义 为： 在框定区域内定义一个非等概率随机势pdist， 表征在成正比的邻域 半径内， 概率密度在 期望点处有一个局部最大值： 其中， Nδ(x)表示点x的半径δ内的所有包含在集合O内的点集； 半径δ 由当前待修补孔洞 的扩张区域迭代计算得 出； N根据原始点云模型的奇异度正相关递增。 9.如权利要求7 所述的三维重建方法， 其特 征在于， 所述 黎曼流形 先验的定义 为： 将原始点云的分布问题转 化为黎曼流形 上的若干分量 函数的和的无约束优化问题： 其中， L是一个完备的黎曼流形， 函数fi是定义在L上的凸函数； 定义TpL为所述流形L在点p处 的切空间， TL＝∪p∈MTpL表示所述流形L的切丛， χ(L)表示 所述流形L上的向量场空间； 则有如下引申定义： (1)对每个p∈L定义一个TpL上的内积g(p)＝< ·，·>p， 则称g＝{< ·，·>p}p∈L＝{g (p)}p∈L为所述流 形L上的一个 黎曼度量， 称(L， g)为一个 黎曼流形， 且g∈T0， 2L是二阶协变张权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115205462 A 3