【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机图形学领域中的三维碎块重组技术，具体涉及一种基于孪生网络的三维碎块拼接方法。
技术介绍
1、三维碎块重组是指将三维碎块重新拼合成破碎以前的原始形状。这种技术可以应用于文物虚拟修复、人类头骨碎片虚拟拼合等领域。三维碎块的重组技术涉及两个方面的工作：(1)在众多的三维碎块中确定待拼接的两个文物碎块，即寻找各碎块之间的相邻关系，为后续碎块的两两拼接做准备；(2)进行碎块的两两拼接。首先需要分割出待拼接的两个断裂面，然后分别找出两个断裂面上的若干个对应点，最后用icp算法将对应点进行配准，从而完成两个断裂面的拼合。利用icp算法进行精细配准的基本原理是：分别在两个待拼接三维碎片的断裂面上，按照一定约束条件，找到若干个最近邻点对(pi,qi)，然后计算出使误差函数最小的刚体变换参数r和t，使得两个待匹配的断裂面的共同部分能够正确拼接。
2、如何寻找两个断裂面上的对应点非常关键，而且对应点是否准确将直接影响碎块的拼合效果。目前，主流方法要么是通过在断裂面上进行离散采样，利用几何、聚类、统计等方法对采样点进行描述和度量，确定碎块的匹配。要么是利用轮廓线上关键点的特征对曲线进行编码，将断裂面上曲线的匹配问题转化为编码之间的相似性度量，从而确定碎块邻接关系。这些以手工提取曲率、曲线和积分不变量等曲面特征为基础确定邻接点的方式，会因离散曲率对噪声敏感而出现一定误差，尤其是在断裂面受损的情况下，拼接效果不好。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于孪生网络的三
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于孪生网络的三维碎块重组方法，具体包括如下步骤：
4、步骤1，提取三维碎块的各个曲面，计算每个曲面的法矢扰动，若曲面s法矢扰动值e大于给定阈值，则该曲面s为三维碎块的断裂面，否则为三维碎块的原始表面；
5、步骤2，对于待拼接的两个三维碎块a和b，选取a的一个断裂面sa的和b的一个断裂面sb，分别检测断裂面sa和sb上的角点，并对断裂面sa和sb的角点进行筛选得到每个断裂面上的b个初始关键点，用表示；
6、步骤3，以三维碎块a的断裂面sa上的每个初始关键点为中心点构建一个三维点云块，共得到b个三维点云块；对三维碎块b做与三维碎块a同样的处理；
7、步骤4，为步骤3得到的每个三维点云块的中心点建立局部参考坐标系；
8、步骤5，对步骤3得到的每个断裂面对应的所有三维点云块进行归一化和坐标对齐；
9、步骤6，用孪生网络对步骤5得到的断裂面sa和sb对应的三维点云块进行训练，实现对步骤2得到的断裂面sa和sb对应的初始关键点的优化筛选，得到断裂面sa和sb各自对应的最优关键点
10、步骤7，利用icp算法完成两个断裂面的匹配。
11、进一步的，步骤1包括如下操作：
12、步骤11，使用点云处理软件提取每个三维碎块的所有曲面；
13、步骤12，假设曲面s有m个顶点，第i个顶点pi的法矢记为：
14、
15、曲面s的法矢扰动为：
16、
17、式中：
18、e—曲面s的法矢扰动；
19、m—曲面s上的顶点的数量；
20、e(pi)—pi的法矢扰动；
21、pi—曲面s上的第i个顶点；
22、—曲面s上的第i个顶点pi的法矢；
23、—pi的二阶邻域内第j个顶点qj的法矢，j＝1,2,...,k1；
24、k1—pi的二阶邻域内的顶点的数量；
25、步骤13，若曲面s法矢扰动的值e大于给定阈值，则该曲面为三维碎块的断裂面，否则该曲面为三维碎块的原始表面。
26、进一步的，步骤2中，用3d harris算法检测断裂面sa和sb上的角点。
27、进一步的，步骤3中，对于断裂面sa的每个初始关键点，以该初始关键点为中心点，在三维碎块a以半径为r的球面邻域内构建三维点云块x，其中，||·||2表示欧式距离，r表示三维点云块的半径，x为三维点云块中除以外的其他点；然后将每个三维点云块随机采样为包含n个点。
28、进一步的，步骤5具体操作如下：对于步骤3得到的每个三维点云块，将步骤4得到的该三维点云块的局部参考坐标系的三个坐标轴生成该三维点云块对应的旋转矩阵采用下式将断裂面sa和sb分别对应的b个三维点云块内的所有点进行坐标对齐和归一化：
29、
30、其中，x表示点云块，x表示点的坐标，表示旋转平移后点的坐标，代表旋转矩阵；ψ(x)表示坐标对齐和归一化后的三维点云块。
31、进一步的，步骤6中，孪生网络由两个相同的分支网络组成，分支网络a的输入数据是三维碎块a的断裂面sa上的b个三维点云块，即输入数据的大小均为b×n×3，分支网络b的输入数据是三维碎块b的断裂面sb上的b个三维点云块；
32、两个分支网络进行前向传播，分别得到两个b×d大小的特征描述子；然后，通过对比损失函数计算两个描述子之间的相似度，并输出一个相似度分数；在训练过程中，孪生网络的目标是最小化相似度分数的差异；使用断裂面sa上的三维点云块和断裂面sb上的三维点云块对孪生网络模型进行训练，通过反向传播算法不断调整模型参数，直到筛选出断裂面sa和sb上特征最相似的n对三维点云块，这n对点云块对应的n对初始关键点就是断裂面sa和sb对应的最优关键点。
33、进一步的，步骤7包括如下子步骤：
34、步骤71，将三维碎块a的断裂面sa作为参考点云，将三维碎块b的断裂面sb作为待配准点云；从断裂面sb对应的最优关键点作为icp算法的参考点，将断裂面sa对应的最优关键点作为icp算法的对应点；
35、步骤72，用icp算法计算旋转矩阵r和平移向量t，使用变换矩阵r和平移向量t将待配准点云与参考点云对齐，得到对齐后的点云；
36、如果对齐效果不满足实际要求，则将对齐后的点云作为新的参考点云，重复步骤71-72，直到两个断裂面sa和sb精确拼接，满足实际要求。
37、相较于现有技术，本专利技术的有益效果如下：
38、三维碎块拼接任务中，已有拼接方法是基于一些传统技术确定断裂面上的关键点，利用关键点及邻域点来构造几何特征(点描述符或者特征曲线)，通过icp算法实现配准。关键点检测是否准确会对拼接结果有直接影响，但是已有拼接方法中，关键点检测的是否准确，只有在拼接后才能确定。本专利技术方法设计了一个能够优化初始关键点的孪生网络，通过两个分支网络分别学习两个断裂面上各自的点云块的特征描述符，通过反向传播算法不断调整孪生网络的参数，使得两个特征描述符相似度分数的差异最小化。两个断裂面上的点云块的描述符越相近，其对应的关键点就更优，两个断裂面的拼接效果就越好。相比其他方法，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于孪生网络的三维碎块重组方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于孪生网络的三维碎块重组方法，其特征在于，步骤1包括如下操作：
3.如权利要求1所述的基于孪生网络的三维碎块重组方法，其特征在于，步骤2中，用3DHarris算法检测断裂面SA和SB上的角点。
4.如权利要求1所述的基于孪生网络的三维碎块重组方法，其特征在于，步骤3中，对于断裂面SA的每个初始关键点，以该初始关键点为中心点，在三维碎块A以半径为R的球面邻域内构建三维点云块X，其中，||·||2表示欧式距离，R表示三维点云块的半径，x为三维点云块中除以外的其他点；然后将每个三维点云块随机采样为包含n个点。
5.如权利要求1所述的基于孪生网络的三维碎块重组方法，其特征在于，步骤5具体操作如下：对于步骤3得到的每个三维点云块，将步骤4得到的该三维点云块的局部参考坐标系的三个坐标轴生成该三维点云块对应的旋转矩阵采用下式将断裂面SA和SB分别对应的b个三维点云块内的所有点进行坐标对齐和归一化：
6.如权利要求1所述的基于孪生网络的三维碎
7.如权利要求1所述的基于孪生网络的三维碎块重组方法，其特征在于，步骤7包括如下子步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于孪生网络的三维碎块重组方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于孪生网络的三维碎块重组方法，其特征在于，步骤1包括如下操作：
3.如权利要求1所述的基于孪生网络的三维碎块重组方法，其特征在于，步骤2中，用3dharris算法检测断裂面sa和sb上的角点。
4.如权利要求1所述的基于孪生网络的三维碎块重组方法，其特征在于，步骤3中，对于断裂面sa的每个初始关键点，以该初始关键点为中心点，在三维碎块a以半径为r的球面邻域内构建三维点云块x，其中，||·||2表示欧式距离，r表示三维点云块的半径，x为三维点云块中除以外的其他点；然后将每个三维点云块随机采样为包含n个点。
5.如权...
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