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申请/专利权人：映之界科技(广州)有限公司

摘要：本发明涉及图像三维重建技术领域，具体涉及一种基于特征边界线的三维重建算法。该算法包括对图像进行特征区域分割，获得特征区域；提取图像特征点；提取图像特征边界线；对每一个分割区域中的特征边界线和特征点进行融合，计算二维特征吸引子，根据二维特征吸引子得到修正后的特征边界线；对每一个分割区域中修正的特征边界线进行三角网格划分；若干分割区域联合成局部区域，对每个局部区域中点云生成三维特征吸引子，对初始三角网格进行修正，修正后的三角网格构建三维模型。本发明提出了特征吸引子，并且基于二维特征吸引子修正特征边界线，基于三维特征吸引子修正三角网格模型，有效地抑制了噪声，提升了重建后的三维模型精度。

主权项：1.一种基于特征边界线的三维重建算法，其特征在于，包括：步骤1，围绕所需重建的物体拍摄一组图像；步骤2，对图像进行特征区域分割，获得特征区域；步骤3，提取图像特征点；步骤4，提取图像特征边界线；步骤5，对每一个分割区域中的特征边界线和特征点进行融合，计算二维特征吸引子，根据二维特征吸引子得到修正后的特征边界线；步骤6，对每一个分割区域中修正的特征边界线进行三角网格划分；步骤7，若干分割区域联合成局部区域，对每个局部区域中点云生成三维特征吸引子，对初始三角网格进行修正，修正后的三角网格构建三维模型；所述步骤5首先对特征边界线进行离散化，得到若干个点，这些点为离散后的特征边界点，特征边界点Li表示第i个离散后的特征边界点，以特征边界点Li为中心、半径为r划分区域Ωr，该区域Ωr内寻找步骤3的特征点，获得ni个特征点，第i个区域中第j个特征点坐标表示为Tixj,yj，对该区域Ωr中的所有特征点计算得到一个二维特征吸引子PiXi,Yi，计算方法如下所示： 其中，式中σ是给定的可调参数；所述步骤5中，基于离散后的特征边界点Li和特征吸引子Pi计算得到修正后的特征边界点Qi，继而拟合生成修正的特征边界线；通过参数α将二维特征吸引子Pi和等效特征边界点Bi混合得到修正的特征边界点坐标为：qi＝1-αPi+αBi其中，等效特征边界点Bi是特征边界线上点Li经过样条函数计算得到Bi＝LiRi,1ui其中Ri,1ui为样条函数，具体表达式为 其中Ni,kui是基函数，n是选择计算点的个数，具体表达式为 边界条件：N1,1u1＝1其中系数wj和ui表示为 其中k是设定的参数，k表示基函数的最高次数，sa、sb是0～2π范围内的给定值且sa≤sb，特征边界线离散点数为n。

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百度查询： 映之界科技(广州)有限公司 一种基于特征边界线的三维重建算法及三维重建系统