基于快速点直方图和深度学习的断裂面分割算法

文物修复中断裂面分割至关重要,它是后续精准拼接、还原文物形态和结构的基础步骤,能够为文物修复工作提供精确的修复边界和匹配依据,有助于最大程度地恢复文物的完整性和原有风貌,同时也有利于对文物内部结构和成分进行科学研究。针对于文物修复中断裂面分割问题,文章提出了一种基于PointNet++和点快速特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)的断裂面分割算法FPFH-PointNet++。在一定程度上解决了大部分传统算法在面对物体表面比较复杂的情况时,断裂面也会被错误分割的问题。通过FPFH-PointNet++对碎片的断裂面进行提取,并在FragTag3D数据集与Presious数据集上进行了测试。结果表明,这种方法能够提取这些数据集中大部分碎块的断裂面,在复杂表面的碎块上提取断裂面效果远超传统算法。

破碎刚体三角网格模型的断裂面分割

针对基于断裂面匹配的破碎刚体复原,提出了一种分割断裂面的方法。首先,根据相邻三角片法矢的夹角,将碎块外表面以棱边为界限分割成多张曲面;然后,根据曲面法矢的扰动大小和扰动图像,经过二次分割,将曲面区分为原始面和断裂面。实验结果表明,所提方法能够正确快速地提取出形状较复杂碎块的断裂面。

一种有效的兵马俑碎块断裂面分割方法

兵马俑碎块是具有一定厚度的刚体,对其断裂面的分割是兵马俑复原工作中的一个重要步骤。针对兵马俑碎块的三角网格数据模型,提出一种兵马俑碎块断裂面分割方法。首先,计算该数据模型上各个顶点的体积积分不变量,以提取曲面的边界特征点;然后,通过最小生成树算法和剪枝策略得到闭合边界线;最后,提取碎块的曲面并识别原始面和断裂面,从而完成碎块断裂面的分割。实验结果表明,在断裂面较原始面粗糙的情况下,该方法能有效地完成兵马俑碎块的断裂面分割。因此说,该断裂面分割方法是一种有效的兵马俑碎块断裂面分割方法。

以轮廓曲线为特征的断裂面匹配

现有断裂面匹配算法主要适用于表面粗糙特征丰富的断裂面,对于表面光滑特征稀少的断裂面不能正确匹配。针对这一问题,提出一种以断裂面轮廓曲线为特征的匹配算法。该算法首先将区域生长算法和边界跟踪算法相结合,在沿碎块棱边分割出断裂面的同时又得到了封闭且序列化的轮廓顶点;轮廓曲线的匹配,先采用角点距离矩阵进行粗匹配,排除了大部分不匹配的曲线对,再根据轮廓曲线所有顶点的曲率和挠率,采用改进的Hausdorff距离进行细匹配;最后,根据匹配的轮廓曲线,采用四元数法计算三维变换将碎块对齐,通过跨界切矢连续检测且误差最小的碎块对为最优匹配。在断裂面粗糙和光滑且材质不同的多个碎块上进行了实验,结果表明该算法能较好实现特征稀少或丰富的断裂面的匹配。

断裂面匹配的破碎刚体复原

提出一种根据断裂面匹配进行破碎刚体复原的算法。首先根据积分不变量采用简单区域生长算法,将碎块表面以棱边为界限分割成多张曲面,根据法矢扰动区分出断裂面和原始面;然后根据断裂面顶点的平均积分不变量是否相近和邻域曲面是否相似,获得少量特征显著的相似点对,其中采用基于相容性约束的方法判断邻域曲面的相似性;之后采用引入三角形相似约束的穷举搜索的方法和投票机制进行断裂面的匹配;最后使用基于回溯的子图融合的方法进行碎块的整体拼合。实验结果表明,该算法能够对较复杂的碎块进行准确的拼接复原。