本公开提供一种三维模型的重构方法及装置，属于三维模型构建技术领域，其可解决现有的三维模型结构复杂，建模效率较低的问题。本公开的三维模型的重构方法包括：根据一组初始三维模型的数据特征，获取各个初始模型的点云数据；选取一组初始三维模型中的一个作为标准三维模型，并利用标准三维模型中的点与其他初始三维模型中的点之间的差值，获取多个离散的变形场；利用多维高斯过程，将多个离散的变形场转化为统计形态模型；对统计形态模型进行重采样，获取目标三维模型。获取目标三维模型。获取目标三维模型。
【技术实现步骤摘要】
三维模型的重构方法及装置
[0001]本公开属于三维模型构建
，具体涉及一种三维模型的重构方法及装置。
技术介绍
[0002]随着三维模型构建技术的不断发展，三维模型在越来越的领域得到了广泛的应用。其中，三维模型的多边形优化与平滑，是在进行三维开发过程中十分重要的一部分，绝大多数的三维模型都需要根据应用场景和使用情况对模型的多边形数目进行增减以达到优化与平滑的目的，使模型适配更多的场景。
[0003]然而，目前主要通过手动进行模型的编辑，所需要的工作量与重新搭建三维模型相仿，其工作量巨大。同时变形器作为三维领域应用广泛而且效果较好的一种模型动画解决方案，在进行模型平滑与优化的过程中缺少针对变形器的相关自动化操作，导致在处理变形器相关的模型优化时，会造成工作量的倍增，因此如何通过自动化流程进行变形器的处理来进行三维模型的重构是业界亟待解决的一个问题。
技术实现思路
[0004]本公开旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供了一种三维模型的重构方法及装置。
[0005]第一方面，本公开实施例提供了一种三维模型的重构方法，其中，所述三维模型的重构方法包括：
[0006]根据一组初始三维模型的数据特征，获取各个所述初始模型的点云数据；
[0007]选取一组所述初始三维模型中的一个作为标准三维模型，并利用所述标准三维模型中的点与其他所述初始三维模型中的点之间的差值，获取多个离散的变形场；
[0008]利用多维高斯过程，将多个离散的所述变形场转化为统计形态模型；
[0009]对所述统计形态模型进行重采样，获取目标三维模型。
[0010]可选地，所述根据一组初始三维模型的数据特征，获取各个所述初始模型的点云数据，包括：
[0011]将所述初始三维模型的变形器置于平均状态，并获取平均状态模型；
[0012]根据所述平均状态模型，获取所述变形器的多个变形分量的极限状态模型；
[0013]将所述平均状态模型和所述极限状态模型储存为可读取数据；
[0014]对所述可读取数据进行排序，以获取所述初始模型的点云数据。
[0015]可选地，所述极限状态模型包括：正值极限模型和负值极限模型。
[0016]可选地，所述可读取数据包括：多边形档案格式数据。
[0017]可选地，所述选取一组所述初始三维模型中的一个作为标准三维模型，并利用所述标准三维模型中的点与其他所述初始三维模型中的点之间的差值，获取多个离散的变形场，包括：
[0018]根据所述点云数据，获取与所述点云数据对应的网格；
[0019]根据所述网格，计算所述点云数据对应的点与参考点之间的差值；
[0020]根据所述点云数据对应的点与参考点之间的差值，获取多个离散的变形场。
[0021]可选地，所述利用多维高斯过程，将多个离散的所述变形场转化为统计形态模型，包括：
[0022]根据所述点云数据对应的点，获取各个点的均值和每个点的协方差；
[0023]根据所述均值、所述协方差，获取多维高斯过程；
[0024]根据所述多维高斯过程，获取所述统计形态模型。
[0025]可选地，对所述统计形态模型进行重采样，获取目标三维模型，包括：
[0026]根据所述统计形态模型中的点，选取其中部分的点；
[0027]对所述部分的点进行整合，获取所述目标三维模型。
[0028]第二方面，本公开实施例提供了一种三维模型的重构装置，其中，所述三维模型的重构装置包括：
[0029]点云数据获取模块，被配置为根据一组初始三维模型的数据特征，获取各个所述初始模型的点云数据；
[0030]变形场转化模块，被配置为选取一组所述初始三维模型中的一个作为标准三维模型，并利用所述标准三维模型中的点与其他所述初始三维模型中的点之间的差值，获取多个离散的变形场；
[0031]统计形态模型转化模块，被配置为利用多维高斯过程，将多个离散的所述变形场转化为统计形态模型；
[0032]目标三维模型获取模块，被配置为对所述统计形态模型进行重采样，获取目标三维模型。
[0033]可选地，所述点云数据获取模块包括：
[0034]平均状态模型获取子模块，被配置为将所述初始三维模型的变形器置于平均状态，并获取平均状态模型；
[0035]极限状态模型获取子模块，被配置为根据所述平均状态模型，获取所述变形器的多个变形分量的极限状态模型；
[0036]可读取数据存储子模块，被配置为将所述平均状态模型和所述极限状态模型储存为可读取数据；
[0037]排序子模块，被配置为对所述可读取数据进行排序，以获取所述初始模型的点云数据。
[0038]可选地，所述变形场转化模块包括：
[0039]网格获取子模块，被配置为根据所述点云数据，获取与所述点云数据对应的网格；
[0040]差值计算子模块，被配置为根据所述网格，计算所述点云数据对应的点与参考点之间的差值；
[0041]插值子模块，被配置为根据所述点云数据对应的点与参考点之间的差值，获取多个离散的变形场。
[0042]可选地，所述统计形态模型转化模块包括：
[0043]均值和协方差获取子模块，被配置为根据所述点云数据对应的点，获取各个点的均值和每个点的协方差；
[0044]多维高斯过程获取模块，被配置为根据所述均值、所述协方差，获取多维高斯过程；
[0045]统计形态模型获取子模块，被配置为根据所述多维高斯过程，获取所述统计形态模型。
[0046]可选地，所述目标三维模型获取模块包括：
[0047]选取子模块，被配置为根据所述统计形态模型中的点，选取其中部分的点；
[0048]整合子模块，被配置为对所述部分的点进行整合，获取所述目标三维模型。
[0049]第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：
[0050]至少一个处理器；以及
[0051]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0052]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的一个或多个计算机程序，一个或多个所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述提供的三维模型的重构方法。
[0053]第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上述提供的三维模型的重构方法。
附图说明
[0054]图1为本公开实施例提供的一种三维模型的构建方法的流程示意图。
[0055]图2为一种获取初始模型的点云数据的方法的流程示意图。
[0056]图3为一种变形场的转换方法的流程示意图。
[0057]图4为一种示例性的三维模型的结构示意图。
[0058]图5为一种统计形态模型的转化方法的流程示意图。
[0059]图6为另一种示例性本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种三维模型的重构方法，其中，所述三维模型的重构方法包括：根据一组初始三维模型的数据特征，获取各个所述初始模型的点云数据；选取一组所述初始三维模型中的一个作为标准三维模型，并利用所述标准三维模型中的点与其他所述初始三维模型中的点之间的差值，获取多个离散的变形场；利用多维高斯过程，将多个离散的所述变形场转化为统计形态模型；对所述统计形态模型进行重采样，获取目标三维模型。2.根据权利要求1所述的三维模型的重构方法，其中，所述根据一组初始三维模型的数据特征，获取各个所述初始模型的点云数据，包括：将所述初始三维模型的变形器置于平均状态，并获取平均状态模型；根据所述平均状态模型，获取所述变形器的多个变形分量的极限状态模型；将所述平均状态模型和所述极限状态模型储存为可读取数据；对所述可读取数据进行排序，以获取所述初始模型的点云数据。3.根据权利要求2所述的三维模型的重构方法，其中，所述极限状态模型包括：正值极限模型和负值极限模型。4.根据权利要求2所述的三维模型的重构方法，其中，所述可读取数据包括：多边形档案格式数据。5.根据权利要求2所述的三维模型的重构方法，其中，所述选取一组所述初始三维模型中的一个作为标准三维模型，并利用所述标准三维模型中的点与其他所述初始三维模型中的点之间的差值，获取多个离散的变形场，包括：根据所述点云数据，获取与所述点云数据对应的网格；根据所述网格，计算所述点云数据对应的点与参考点之间的差值；根据所述点云数据对应的点与参考点之间的差值，获取多个离散的变形场。6.根据权利要求5所述的三维模型的重构方法，其中，所述利用多维高斯过程，将多个离散的所述变形场转化为统计形态模型，包括：根据所述点云数据对应的点，获取各个点的均值和每个点的协方差；根据所述均值、所述协方差，获取多维高斯过程；根据所述多维高斯过程，获取所述统计形态模型。7.根据权利要求6所述的三维模型的重构方法，其中，对所述统计形态模型进行重采样，获取目标三维模型，包括：根据所述统计形态模型中的点，选取其中部分的点；对所述部分的点进行整合，获取所述目标三维模型。8.一种三维模型的重构装置，其中，所述三维模型的重构装置包括：点云数据获取模块，被配置为根据一组初始三维模型的数据特征，获取各个所述初始模型的点云数据；变形场转化模块，被配置为选取一组所述初始三维模型中的一个作为标准三维模型，并利用所述标准三维模型中的点与其他所述初始...
【专利技术属性】
技术研发人员：李开羽，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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