【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于曲面重建
，具体涉及一种台阶性边缘曲面重建的方法。
技术介绍
目前的曲面重建大多数采用动态元半径进行曲面重建，可以通过合理选择圆半径来调节曲面生成的质量，易于实现，但是对于出现台阶型边缘的处理则不尽如人意，即重建后的效果差。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种台阶性边缘曲面重建的方法，解决了现有技术中存在的台阶型边缘的曲面重建效果差的问题。本专利技术所采用的技术方案是，一种台阶性边缘曲面重建的方法，具体按照以下步骤实施：步骤1：采集空间数据点，根据空间数据点判断是否存在台阶性边缘，如果存在台阶性边缘，则转到步骤2，否则，结束台阶性边缘曲面的重建；步骤2：选择步骤1中空间数据点的投影平面，然后将散乱的空间数据点投影到所选的投影平面上，形成二维图像；步骤3：计算空间数据点投影在投影平面后的相对应的网格点的灰度值；步骤4：对步骤2中形成的二维图像采用图像分割算法进行边缘检测和区域分割处理；步骤5：将步骤3中灰度值变化大所对应的空间数据点作为台阶性边缘的边缘点，在步骤4划分的每个区域里，将边缘点转换的散乱空间数据点进行标识，作为三角网格化的边界点，每个区域进行三角网格化后，将相邻区域的三角网格进行连通处理，恢复三维实体，即完成了台阶性边缘的曲面重建。本专利技术的特点还在于：步骤2选择投影平面时要保证投影区域的面积最大化，为了简化问题，选择XOY平面作为投影平面，这样只需要将Z轴高度数据转换成图像的灰度信息；并对XOY平面进行网格划分，形成若干网格点。步骤2具体为：首先确定散乱空间数据点的Z轴最大高度数据Zmax和Z轴的最小高度数据Zmin，...
【技术保护点】
一种台阶性边缘曲面重建的方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1：采集空间数据点，根据空间数据点判断是否存在台阶性边缘，如果存在台阶性边缘，则转到步骤2，否则，结束台阶性边缘曲面的重建；步骤2：选择步骤1中空间数据点的投影平面，然后将散乱的空间数据点投影到所选的投影平面上，形成二维图像；步骤3：计算空间数据点投影在投影平面后的相对应的网格点的灰度值；步骤4：对步骤2中形成的二维图像采用图像分割算法进行边缘检测和区域分割处理；步骤5：将步骤3中灰度值变化大所对应的空间数据点作为台阶性边缘的边缘点，在步骤4划分的每个区域里，将边缘点转换的散乱空间数据点进行标识，作为三角网格化的边界点，每个区域进行三角网格化后，将相邻区域的三角网格进行连通处理，恢复三维实体，即完成了台阶性边缘的曲面重建。
【技术特征摘要】
1.一种台阶性边缘曲面重建的方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1：采集空间数据点，根据空间数据点判断是否存在台阶性边缘，如果存在台阶性边缘，则转到步骤2，否则，结束台阶性边缘曲面的重建；步骤2：选择步骤1中空间数据点的投影平面，然后将散乱的空间数据点投影到所选的投影平面上，形成二维图像；步骤3：计算空间数据点投影在投影平面后的相对应的网格点的灰度值；步骤4：对步骤2中形成的二维图像采用图像分割算法进行边缘检测和区域分割处理；步骤5：将步骤3中灰度值变化大所对应的空间数据点作为台阶性边缘的边缘点，在步骤4划分的每个区域里，将边缘点转换的散乱空间数据点进行标识，作为三角网格化的边界点，每个区域进行三角网格化后，将相邻区域的三角网格进行连通处理，恢复三维实体，即完成了台阶性边缘的曲面重建。2.根据权利要求1所述的一种台阶性边缘曲面重建的方法，其特征在于，所述步骤2选择投影平面时要保证投影区域的面积最大化，为了简化问题，选择XOY平面作为投影平面，这样只需要将Z轴高度数据转换成图像的灰度信息；并对XOY平面进行网格划分，形成若干网格点。3.根据权利要求2所述的一种台阶性边缘曲面重建的方法，其特征在于，所述步骤2具体为：首先确定散乱空间数据点的Z轴最大高度数据Zmax和Z轴的最小高度数据Zmin，然后将Zmax、Zmin分别和灰度值255、0对应，最后通过下式将所有散乱空间数据点的高度数据转换成灰度值G(x,y)： G ( x , y ) = 255 - Z m a x - Z ( x , y ) Z max - Z m i n * 255 - - - ( 1 ) ]]>其中，(x,y)是当前空间数据点的投影坐标，G(x,y)是当前空间数据点投影后的灰度值，Z(x,y)为当前空间数据点的高度值。4.根据权利要求2所述的一种台阶性边缘曲面重建的方法，其特征在于，当空间数据点投影位于投影平面的网格点I上时，所述步骤3具体为：空间数据点投影位置为A(x0，y0)，转换之后的灰度值即网格点I(xi，yi)的灰度值Gi(xi,yi)为： G i ( x i , y i ) = G 0 ( x 0 , y 0 ) = 255 - Z m a x - Z ( x 0 , y 0 ) Z m a x - Z min * 255 - - - ( 2 ) . ]]>5.根据权利要求4所述的一种台阶性边缘曲面重建的方法，其特征在于，所述空间数据点的投影位置位于以网格点为中心、以阈值为半径的区域内，则认为该空间数据点位于网格点上。6.根据权利要求5所述的一种台阶性边缘曲面重建的方法，其特征在于，所述阈值选择为0.1像素。7.根据权利要求2所述的一种台阶性边缘曲面重建的方法，其特征在于，当网格点I位于两个所述空间数据点投影连线上时，所述步骤3具体为：两个空间数据点的投影位置分别为A(x0，y0)和B(x1，y1)，转换之后的灰度值分别为G0(x0,y0)和G1(x1,y1)： G 0 ( x 0 , y 0 ) = 255 - Z m a x - Z ( x 0 , y 0 ) Z m a x - Z min * 255 - - - ( 3 ) ]]> G 1 ( x 1 , y 1 ) = 255 - Z m a x - Z ( x 1 , y 1 ) Z max - Z min * 255 - - - ( 4 ) ]]>AB之间的网格点的坐标为I(xi，yi)，网格点的灰度值Gi(xi,yi)为： G i ( x i , y i ) = l 0 l 0 + l 1 ( G 1 ( x 1 , y 1 ) - G 0 ( x 0 , y 0 ) ) + G 0 ( x 0 , y 0 ) - - - ( 5 ) ]]>其中，l0为AI之间的距离： l 0 = ( x i - x 0 ) 2 + ( y i - y 0 ) 2 - - - ( 6 ) ]]>l1为BI之间的距离： l 1 = ( x i - x 1 ) 2 + ( y i - y 1 ) 2 - - - ( 7 ) . ]]>8.根据权利要求2所述的一种台阶性边缘曲面重建的方法，其特征在于，当网格点I位于三个所述空间数据点投影后形成的最小三角形区域内时，所述步骤3具体为：三个空间数据点的投影位置分别为A(x0，y0)、B(x1，y1)和C(x2，y2)，转换之后的灰度值分别为G0(x0,y0)、G1(x1,y1)和G2(x2,y2)： G 0 ( x 0 , y 0 ) = 255 - Z m a x - Z ( x 0 , y 0 ) Z m a x - Z min * 255 - - - ( 8 ) ]]> G 1 ( x 1 , y 1 ) = 255 - Z m a x - Z ( x 1 , y 1 ) Z max - Z min * 255 - - - ( 9 ) ]]> G 2 ( x 2 , y 2 ) = 255 - ...
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