结合点云占比和平滑度的碗状碎块内表面识别算法

基于内表面特性的碗状碎块重组算法可有效避免由断裂曲面引起的过分割问题,但其难点在于内表面的准确提取,为此提出一种结合点云占比和平滑度的碗状碎块内表面识别算法。首先基于区域生长算法将碗状碎块的表面分割成断裂曲面、底面、原始表面、内表面和外表面;然后根据其点云占比的显著差异从中识别出内表面和外表面,最后利用平滑度提取内表面。实验结果表明该算法能实现碗状碎块内表面的准确提取,并且具有更快的运算速度。

基于内表面特征的碗状碎块匹配方法

传统的文物碎块拼接方法会因为断裂曲面丰富的几何信息产生过分割的问题,而碗状碎块不同于其他文物碎块,其特点在于有鲜明的内表面特征可以利用,因此提出一种基于内表面特征的碗状碎块匹配方法。该方法首先结合点云占比和平滑度提取碗状碎块的内表面,接着构造类抛物线模型描述边缘点的特征圆曲率,并建立扩展高斯球以表征碗状碎块的全局特征,然后定义相似度从碎块集中筛选出最佳匹配的一对碎块并进行碎块的粗匹配,最后结合ICP精匹配算法完成碎块集的重组。实验结果表明基于内表面特征的碗状碎块匹配方法可以有效地完成碎块集的整体匹配,从而避免过分割的问题,并且碎块筛选的准确率和效率均高于传统方法。