一种三维网格模型求异方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及计算机图形处理技术，公开了一种三维网格模型求异方法、装置、设备和存储介质；一种三维网格模型求异方法，对基准模型A和提取模型B进行配准；对于配准后的模型分别进行点云密度及包围盒的计算，获得基准模型A的点云密度avg

A difference seeking method, device, device and storage medium for 3D mesh model

【技术实现步骤摘要】
一种三维网格模型求异方法、装置、设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机图形处理技术，尤其涉及了一种三维网格模型求异方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]三维模型可以由点云数据以及连接这些三维点形成的三角面片来表示表面信息，通过传感器对物体进行扫描可以得到物体的三维模型，传感器种类多样，如视觉传感器，计算机断层扫描等，通过不同设备所获取的相同物体的三维模型其可能是非闭合模型（如3D扫描牙颌模型），或具有不同的点云密度以及面片数量。
[0003]如现有技术，计算机和数学应用技术70（2015）1235
‑
1254中的文章“一般3d网格的精确、稳健、高效的正则化布尔值”其公开了在三维模型处理中，为了获取两个模型间的差异部分，采用布尔运算实现，布尔运算要求网格闭合并且可定向（有法向），对于上述一中提到的非闭合模型并不适用，闭合模型在执行布尔运算过程中，对边界网格往往需要进行三角剖分来确定相交边界，会改变现有网格结构，导致精度退化。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术中非闭合本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维网格模型求异方法，模型包括基准模型A和提取模型B，其方法包括：模型的配准，对基准模型A和提取模型B进行配准，使得基准模型A和提取模型B对齐，基准模型A和提取模型B相同区域重叠；点云密度及包围盒的计算，对于配准后的基准模型A和提取模型B分别进行点云密度及包围盒的计算，获得基准模型A的点云密度avg
A
及包围盒ABox和提取模型B的点云密度avg
B
及包围盒BBox;基准模型A的体素获取A
grid
，对基准模型进行体素划分获得A
grid
；确定待提取区域ROI，依据基准模型A的包围盒和提取模型B的包围盒，确定待提取区域ROI；求异结果Diff的获取，将待提取区域ROI的点在基准模型A的体素A
grid
中进行查找，提取差异点，并对差异点进行合并从而获得求异结果Diff。2.根据权利要求1所述的一种三维网格模型求异方法，其特征在于，模型的配准包括精细配准和粗配准；精配准通过ICP方法进行精配准。3.根据权利要求1所述的一种三维网格模型求异方法，其特征在于，包围盒的计算方法包括：获取基准模型A中的所有点组成点集P
A
，其中每一个点均包含X，Y，Z三个坐标分量；在P
A
中随机选取点P
a1
和点P
a2
，计算模型A的初始外部包围盒minP
ABox
、maxP
ABox
；minP
ABox = min（P
a1
，P
a2
）maxP
ABox = max（P
a1
，P
a2
）其中，max表示两点中数值最大的XYZ坐标值为返回值； min表示两点中数值最小的XYZ坐标值为返回值；遍历点集P
A
中每一点P
a
， 更新minP
ABox
和maxP
ABox
坐标；minP
ABox = min（minP
ABox
，P
a
）；maxP
ABox = max（maxP
ABox
，P
a
）；从而获取基准模型A包围盒ABox；获取提取模型B中的所有点组成点集P
B
，其中每一个点均包含X，Y，Z三个坐标分量；在P
B
中随机选取点P
b1
和点P
b2
，计算模型A的初始外部包围盒minP
BBox
、maxP
BBox
；minP
BBox = min（P
b1
，P
b2
）maxP
BBox = max（P
b1
，P
b2
）其中，max表示两点中数值最大的XYZ坐标值为返回值； min表示两点中数值最小的XYZ坐标值为返回值；遍历点集P
B
中每一点P
b
， 更新minP
BBox
和maxP
BBox
坐标；minP
BBox = min（minP
BBox
，P
b
）；maxP
BBox = max（maxP
BBox
，P
b
）；从而获取基准模型B包围盒BBox。4.根据权利要求1所述的一种三维网格模型求异方法，其特征在于，基准模型A的点云密度avg
A
和提取模型B的点云密度avg<...

【专利技术属性】
技术研发人员：林小平，李森林，庞晨，林伟，
申请(专利权)人：汉斯夫杭州医学科技有限公司，
类型：发明
国别省市：