文物碎块虚拟拼接中的表面特征优化

为了有效地度量空间曲面相似性,针对噪声敏感、部分匹配的受损文物碎块模型,提出一种基于空间曲面特征优化的匹配算法.首先计算模型表面点体积积分不变量形成匹配约束簇,提取匹配约束簇特征,并结合曲面凹凸互补性得到初始匹配簇对;然后定义3类空间几何一致性约束,并采用最大独立集方法对非正确匹配对进行消除,求解粗匹配最优化问题;最后在粗匹配实验基础上,采用不变特征迭代最近点进行精确对齐.实验结果表明,该算法能较好地实现高噪声影响下存在部分匹配关系的受损文物虚拟拼接.

一种基于邻接约束的交互式文物模型复原系统

提出了一种基于邻接约束的计算机辅助匹配方法,该方法的重点在于关注处理流程中的用户领域经验和直觉。通过对拼合过程中几何约束的定性和定量分析,并定义一种灵活、可扩展的描述符,将碎片的所属位置限制在一个合理的空间范围内,由此确定拼合线索。在系统的设计上考虑到专家的领域知识,通过规范其操作规则,引导受损文物的重组。实验表明该系统的有效性。

基于三维点云模型的特征线提取算法

针对以往算法存在无法区分尖锐和非尖锐特征点、提取的特征点与视角有关、特征点未连线等问题,提出一种基于高斯映射和曲率值分析的三维点云模型尖锐特征线提取算法。该算法先进行点云数据点的离散高斯映射,并将映射点集聚类;然后使用自适应迭代过程得到两个或多个面的相交线上曲率值和法向量发生突变的尖锐特征点,这些点与视角无关;最后,用改进的特征折线生长算法,将特征点连接,得到光顺特征线。实验证明,该算法具有良好的自适应性、抗噪性和准确性,是一种有效的三维模型特征线提取算法。

基于轮廓与断面匹配的秦俑碎片拼接方法

针对兵马俑第3次发掘大量破碎俑片的虚拟复原需求,分析秦俑碎片拼接的特殊性,归纳陶制碎片的分类原则,提出一种结合碎片边缘轮廓和断裂面匹配的混合拼接方法。依据俑体碎片断裂面厚度,将其映射到空间曲线模板或空间曲面模板。基于积分不变量计算俑体碎片特征向量,采用一致性约束方法获取碎片初始匹配点对。利用筛选算法去除伪初始匹配点对,应用几何哈希算法寻找碎片最优匹配点对。其中,空间轮廓曲线匹配基于多边形弧串匹配法,空间曲面匹配基于多尺度积分不变量法。对破碎兵俑和陶马的拼接结果表明,该方法能正确得到碎片间的匹配关系,具有较好的鲁棒性。

基于表面邻接约束的交互式文物碎片重组

为了有效地解决文物虚拟复原中因断裂部位表面受损严重而造成的几何特征缺失,导致已有的模型重组方法失效的问题,提出一种基于文物模型表面纹饰几何特征的交互式破损文物重组方法.首先通过生成显示脊线得到碎片表面纹饰的几何结构和主动轮廓线;然后领域专家根据几何纹饰的连贯性确定待拼合碎片的邻接关系,并给出初始位置及碎片的表面邻接约束,采用区域生长方法确定表面邻接约束点的最终位置;再以表面邻接约束点为中心获取初始匹配点集,并采用线段约束筛选出待拼合碎片间的最优匹配点对集;最后采用基于穷举搜索的形状匹配方法计算刚体变换,实现碎片拼合.实验结果表明,该方法能够实现复杂碎片的准确拼合.

基于断裂面匹配的破碎文物的虚拟修复方法

提出一种基于积分不变量的断裂面匹配算法,并利用3D打印技术实现修复结果的仿制。计算在多尺度下断面点的体积积分不变量,寻找邻域相似特征点集形成匹配约束簇。对约束簇进行特征提取及表示,根据簇表面的凹凸互补性,得到初始匹配簇对。运用空间几何一致性约束投票及寻找最大独立集的方法对非正确匹配对进行剪枝,即把粗匹配问题转成最优化问题。在粗匹配的基础上,采用ICPIF进行两两碎块精确对齐。利用三维快速成型设备,将每个文物碎片进行3D打印实现复原结果的仿制,进而验证匹配结果的正确性。实验结果表明,该算法能较好的实现碎块匹配和拼接,实现文物的虚拟修复。

基于积分几何的文物表面规律性显著特征提取

有浮雕或印记的文物表面上存在一些规律的或重复的显著特征,提取这样的特征结构可用于碎片的识别、拼接和修复中,因此提出了一种基于积分不变量和几何模板的特征提取方法,利用先验知识以及积分不变量对高噪声鲁棒、多尺度的特性来提取特征。首先计算碎片表面每个顶点的积分不变量值,其次用改进的K-均值算法和扩张搜索方法得到局部几何特征,最后结合考古学家的经验、历史知识以及文物出处等先验知识来构建几何模板。将复杂的、部分缺损并带有噪声的秦始皇兵马俑碎片作为实验数据,成功地提取到铠甲库的30个模板。将模板应用于铠甲碎片的识别中,对346个标定的碎片识别,识别率达到86.42%。实验结果表明了此方法的有效性和鲁棒性。

一种新的虚拟血管镜自动导航路径生成方法

血管的中心路径提取是虚拟血管镜的重要组成部分,它提供了自动导航的路径.本文提出一种新的内窥路径生成方法,用改进L1中值算法对体素点云化的脑血管数据进行骨架的提取.首先,对核磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)增强血管数据进行基于统计的分割算法进行分割;其次,对推广的Roberts算子在体素空间分割出的单体素点边界进行体素点的点云化,生成点云模型;最后,在点云空间中运用基于法向信息的L1中值算法进行骨架提取.该过程克服了传统方法在体素中进行骨架提取时对数据缺失、孤点敏感的局限性,并且对下采样后的点云化数据提取的骨架效率高,骨架居中性较好,最终把骨架用作脑血管虚拟内窥的自动漫游路径,实现自动导航.