CN109584357A - 基于多轮廓线的三维建模方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多轮廓线的三维建模方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：对多个轮廓线进行离散化采样得到第一约束条件和第二约束条件；根据所述第一约束条件和所述第二约束条件构建用于表征初始化三维模型的有符号距离场；对所述有符号距离场进行修正得到用于空间插值的约束点的距离约束值；根据所述距离约束值利用插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到用于表征理想化三维模型的隐式函数距离场；基于参考等值面提取算法对所述隐式函数距离场进行采样计算，得到三维模型。本发明有效提高了三维建模的智能化及自适应水平。
Description
技术领域
本发明涉及一种三维建模领域，具体涉及一种基于多轮廓线的三维建模方法、装置、系统及存储介质。
背景技术
三维模型已经被广泛应用至地质勘探、医疗检测、影视制作等领域，为了满足对各种检测数据、图像数据的系统分析需求，往往需要根据构造的轮廓线采用三维建模技术生成三维模型。譬如，在三维地质建模领域，地质工程师需要根据钻孔采样信息在勘探线剖面上对感兴趣的区域勾画出矿体轮廓线，并由一系列的交叉矿体轮廓线重构出三维矿体表面模型。
现有技术中，基于轮廓线的三维重建主要采用轮廓线拼接法，且为了适应各种复杂情况产生了各种轮廓线拼接算法，如最大体积法、最小表面积法、边长最小法、最短对角线法、同步前进法和切开缝合法等。
本申请发明人在实现本申请实施例技术方案的过程中，发现上述算法各自具有不同的适应性，但并没有理论指导各种算法的适应性，在实际的操作中通常需要通过试探的方式进行人工交互建模，因此，现有的基于轮廓线的三维重建方法不够智能化、无法满足多种复杂场景的自适应性问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于多轮廓线的三维建模方法、装置、系统及存储介质，旨在提高三维建模的智能化及自适应水平。
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
根据本发明实施例的第一方面，提供一种基于多轮廓线的三维建模方法，该方法包括：
对多个轮廓线进行离散化采样得到第一约束条件和第二约束条件，其中，所述第一约束条件包括用于表征各个轮廓线真实模型边界的采样点，用于限制轮廓线对三维模型的约束；所述第二约束条件包括位于所述多个轮廓线构成的闭合轮廓线内部的内部采样点和/或外部的外部采样点，用于控制三维模型的内外属性和外推趋势；
根据所述第一约束条件和所述第二约束条件构建用于表征初始化三维模型的有符号距离场；
对所述有符号距离场进行修正得到用于空间插值的约束点的距离约束值；
根据所述距离约束值利用插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到用于表征理想化三维模型的隐式函数距离场；
基于参考等值面提取算法对所述隐式函数距离场进行采样计算，得到三维模型。
根据本发明实施例的第二方面，提供一种基于多轮廓线的三维建模装置，该装置包括：
采样模块，用于对多个轮廓线进行离散化采样得到第一约束条件和第二约束条件，其中，所述第一约束条件包括用于表征各个轮廓线真实模型边界的采样点，用于限制轮廓线对三维模型的约束；所述第二约束条件包括位于所述多个轮廓线构成的闭合轮廓线内部的内部采样点和/或外部的外部采样点，用于控制三维模型的内外属性和外推趋势；
第一距离场构建模块，根据所述第一约束条件和所述第二约束条件构建用于表征初始化三维模型的有符号距离场；
修正模块，用于对所述有符号距离场进行修正得到用于空间插值的约束点的距离约束值；
第二距离场构建模块，用于根据所述距离约束值利用插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到用于表征理想化三维模型的隐式函数距离场；
模型构建模块，用于基于参考等值面提取算法对所述隐式函数距离场进行采样计算，得到三维模型。
根据本发明实施例的第三方面，提供一种基于多轮廓线的三维建模系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并能够由所述处理器运行的可执行程序，所述处理器运行所述可执行程序时执行上述实施例任一所述的基于多轮廓线的三维建模方法。
根据本发明实施例的第四方面，一种存储介质，其上存储有可执行程序，其特征在于，所述可执行程序被处理器执行时实现前述实施例任一所述的基于多轮廓线的三维建模方法。
本发明实施例基于多轮廓线的三维建模方法、装置、系统及存储介质，通过对有符号距离场进行修正得到用于空间插值的约束点的距离约束值，根据所述距离约束值利用插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到用于表征理想化三维模型的隐式函数距离场，基于参考等值面提取算法对所述隐式函数距离场进行采样计算，得到三维模型，可以根据插值计算后得到的隐式函数距离场进行三维建模，避免了建模过程中大量的人工交互操作过程，提高了三维建模的智能化及自适应水平。
附图说明
图1为本发明一实施例基于多轮廓线的三维建模方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中自适应采样的结构示意图；
图3为本发明实施例中距离场修正的原理示意图之一；
图4为本发明实施例中距离场修正的原理示意图之二；
图5为本发明实施例中迭代最近点修正算法的流程示意图；
图6为应用本发明实施例的平行轮廓线建模的效果示意图之一；
图7为应用本发明实施例的平行轮廓线建模的效果示意图之二；
图8为应用本发明实施例的交叉轮廓线建模的效果示意图之一；
图9为应用本发明实施例的交叉轮廓线建模的效果示意图之二；
图10为本发明实施例基于多轮廓线的三维建模装置的结构示意图；
图11为本发明实施例基于多轮廓线的三维建模系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图及具体实施例对本发明技术方案做进一步的详细阐述。应当理解，此处所提供的实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。另外，以下所提供的实施例是用于实施本发明的部分实施例，而非提供实施本发明的全部实施例，在不冲突的情况下，本发明实施例记载的技术方案可以任意组合的方式实施。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。
需要说明的是，在本发明实施例中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的方法或者装置不仅包括所明确记载的要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为实施方法或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的方法或者装置中还存在另外的相关要素(例如方法中的步骤或者装置中的单元，例如单元可以是部分电路、部分处理器、部分程序或软件等等)。
图1为本发明一实施例基于多轮廓线的三维建模方法的流程示意图。请参阅图1，本发明实施例提供一种基于多轮廓线的三维建模方法，包括：
步骤101，对多个轮廓线进行离散化采样得到第一约束条件和第二约束条件，其中，所述第一约束条件包括用于表征各个轮廓线真实模型边界的采样点，用于限制轮廓线对三维模型的约束；所述第二约束条件包括位于所述多个轮廓线构成的闭合轮廓线内部的内部采样点和/或外部的外部采样点，用于控制三维模型的内外属性和外推趋势。
这里，轮廓线是指用于定义模型边界的多段线，譬如，在矿体勘探领域，多个轮廓线是指地质工程师根据钻孔采样信息在勘探的矿体剖面上对感兴趣的区域勾画出的矿体轮廓线。对各个轮廓线按照设定的采样精度进行离散化采样，形成包括多个边界采样点的第一约束条件，所述第一约束条件为用于限制真实三维模型轮廓线边界的硬约束。本实施例中，硬约束是一种确定性的必须精确插值的点约束，比如，轮廓线上采样的具有确定距离值的点约束。
本实施例中，为了对轮廓线进行插值约束，还引入了软约束，所述软约束是指一种增量采样的具有近似距离值的点约束，这种约束用于在构建理想化三维模型隐式函数距离场中进行距离修正。在一个可选实施方式中，软约束包括闭合轮廓线内外的增量采样点约束(如下文中的第二约束条件)。在另一可选实施方式中，软约束还可以在第二约束条件的基础上增加人工指定的附加边界约束，用于控制三维模型的外推趋势。
在本实施例中，对多个轮廓线进行离散化采样得到第二约束条件，包括：
将各轮廓线以对应的切平面为投影平面进行坐标变换，得到闭合轮廓线对应的二维数据；
对闭合轮廓线按照设定的采样精度进行自适应采样得到采样数据；
根据所述采样数据构造内部采样点和/或外部采样点。
在一可选的实施方式中，以每个轮廓线所在切平面为投影平面进行坐标变换，转化为闭合轮廓线对应的二维数据，再采用四叉树结构对闭合轮廓线进行二维自适应采样，直到细分到预先指定的细分级数或者细分尺寸。该预先指定的细分级数或者细分尺寸可以根据采样精度的要求来设置或者调整。接着以自适应采样后的四叉树单元为中心，构造闭合轮廓线内部的内部采样点和/或闭合轮廓线外部的外部采样点。在实际建模过程中，可以根据多个平行的平剖面定义多个轮廓线，此时，多个轮廓线经投影平面进行坐标转换形成闭合轮廓线。还可以根据多个平剖面和与平剖面交叉的纵剖面构成的混合剖面定义多个轮廓线，此时，多个轮廓线经多个投影平面进行坐标转换形成多个闭合轮廓线。可以根据自适应采样后的四叉树单元为中心，构造闭合轮廓线内部的内部采样点；也可以根据自适应采样后的四叉树单元为中心，构造闭合轮廓线外部的外部采样点；也可以根据自适应采样后的四叉树单元为中心，构造闭合轮廓线内部的内部采样点和外部的外部采样点。图2为本发明实施例中自适应采样的结构示意图，其示出了构造闭合轮廓线内部的内部采样点的示意图。
步骤102，根据所述第一约束条件和所述第二约束条件构建用于表征初始化三维模型的有符号距离场。
本实施例中，可以通过计算内部采样点到闭合轮廓线的最近距离，构建有符号距离场(Signed Distance Function，SDF)；也可以通过计算外部采样点到闭合轮廓线的最近距离，构建有符号距离场，也可以通过计算内部采样点和外部采样点到闭合轮廓线的最近距离，构建有符号距离场。本实施例有符号距离场利用边界采样点、内部采样点和/或外部采样点形成空间约束条件，本实施例有符号距离场的函数值f(X)与模型边界的关系可以表示为：
其中，X为三维空间中的任意点，R3表示三维空间，内部采样点的函数值为负值，外部采样点的函数值为正值，按函数值为零所提取的零水平集即为模型的边界。
步骤103，对所述有符号距离场进行修正得到用于空间插值的约束点的距离约束值。
为了避免重复、异常、二义性的距离函数值，本实施例对离散点的距离函数值进行校验，通过距离场修正过程，可以改进利用点到相应切平面轮廓线的最近距离来估计采样点到曲面的最近距离。
本实施例中，所述对所述有符号距离场进行修正得到用于空间插值的约束点的距离约束值，包括：对所述闭合轮廓线内部或者外部的约束点基于欧式空间距离的定义和与所述闭合轮廓线距离最小的原则进行修正，得到用于空间插值的约束点的距离约束值。
在距离场中，有符号隐式函数s(x)应满足最小边界距离的原则和欧式空间中距离的定义。根据距离定义的三角不等式条件d(x,z)+d(z,y)≥d(x,y)，结合有符号距离场的定义
其中，A和B为空间域中任意的插值中心点，其函数值对应的正负符号分别为SignA和SignB，A'和B'分别为A、B距离曲面的最近点，d(A,A')为A与A'之间的欧式距离，d(B,B')为B与B'之间的欧式距离。根据s(xA)与s(xB)符号的不同可以分为如下两种情况：
请参阅图3，当s(xA)与s(xB)符号相同时，有
请参阅图4，当s(xA)与s(xB)符号相反时，有
因此，对于每个离面约束均应满足上述公式，否则应进行修正。以符号相同时的情况为例，如果软约束出现|s(xA)|＞|s(xB)|+d(A,B)，则可以令A的距离值为|s(xA)|＝|s(xB)|+d(A,B)。距离场修正时要同时考虑软约束、硬约束，硬约束的加入有利于更好地评估距离场的分布趋势。本实施例中，距离场修正可以对软约束的距离值进行迭代修正，硬约束用于距离修正计算(并不参与距离修正)。
步骤104，根据所述距离约束值利用插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到用于表征理想化三维模型的隐式函数距离场。
在一个可选的实施方式中，所述根据所述距离约束值利用插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到用于表征理想化三维模型的隐式函数距离场，包括：
根据符合所述距离约束值的约束点确定所述插值函数；
根据所述插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到插值约束点；
根据所述插值约束点对所述有符号距离场进行更新，得到所述隐式函数距离场。
这里，根据符合所述距离约束值的约束点确定所述插值函数包括：求解大型线性方程组，获取插值函数未知系数，建立插值函数公式如下：
其中，x＝(x,y,z)为任意待求插值约束点；f(x)为径向基函数(简称为RBF)；p(x)为低阶多项式，通常为低阶多项式；λi为径向基函数的系数；φ为严格正定或条件正定的核函数；ci为径向基函数的插值中心点。
可选地，根据所述插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到插值约束点，可以根据快速多极化方法，将插值数据按离插值中心x＝(x,y,z)的远近分层次划分为近场数据和远场数据。其中，近场数据采用直接法进行求解，远场数据在一定的误差范围内采用近似的方法进行求解，因此，可以极大地提高插值计算的速度，可以对大规模约束数据进行高效插值和曲面重构，解决了对轮廓线增量采样后进行曲面重构的效率问题。
在另一可选的实施方式中，所述根据所述距离约束值利用插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到用于表征理想化三维模型的隐式函数距离场，包括：
根据符合所述距离约束值的约束点确定所述插值函数；
根据所述插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到插值约束点；
构造附加边界约束，所述附加边界约束用于控制三维模型的外推趋势；
根据所述插值约束点和所述附加边界约束对所述有符号距离场进行更新，得到所述隐式函数距离场。
对于稀疏的轮廓线数据，可以对自动建模过程进行局部调整，譬如，按照特定地质规则创建局部矿体模型约束线，形成附加边界约束，并根据所述插值约束点和所述附加边界约束对所述有符号距离场进行更新，得到所述隐式函数距离场。
为了构造附加边界约束，可以采用离散化的方法将插值约束线转化为插值约束点。采用附加法向约束剖面的约束线，通过限定约束线所在切平面方向构建法向信息。约束线所在切平面限定了约束线的法向所在平面，根据约束线各分段方向，分段确定约束线法向信息；再结合切平面所切割模型的内外关系确定法向的正方向(指向模型外部)。对插值约束线按一定间距进行离散化采样，将附加约束线转化为插值约束点，以更新生成表征三维模型的隐式函数距离场。
步骤105，基于参考等值面提取算法对所述隐式函数距离场进行采样计算，得到三维模型。
本实施例中，所述基于参考等值面提取算法对所述隐式函数距离场进行采样计算，得到三维模型，包括：
根据所述插值约束点提取用于界定模型边界的最小外包；
根据所述最小外包确定模型三维重构的分辨率；
按照所述分辨率对所述最小外包进行空间分割，构造离散化的空间规则数据场；
对所述隐式函数距离场按照所述离散化的空间规则数据场进行采样计算，重构所述三维模型。
这里，最小外包是指包围三维模型的立体方框，根据最小外包的长、宽、高中最小边长的0.1倍确定矿体模型三维重构的初始分辨率。可选地，还可以根据实际需要调整该分辨率。按选定的立方体单元尺寸对最小外包进行空间分割，构造离散化的空间规则数据场。采用体素生长法对隐式函数距离场按移动立方体进行采样计算，重构三维模型。
本实施例通过构造初始体素种子点，采用一定的体素生长规则来追踪曲面重构过程，可以避免径向基函数在所有体素网格点上对函数值进行评估，加快模型重构过程。
本实施例基于多轮廓线的三维建模方法，通过对有符号距离场进行修正得到用于空间插值的约束点的距离约束值，根据所述距离约束值利用插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到用于表征理想化三维模型的隐式函数距离场，基于参考等值面提取算法对所述隐式函数距离场进行采样计算，得到三维模型，可以根据插值计算后得到的隐式函数距离场进行三维建模，避免了建模过程中大量的人工交互操作过程，提高了三维建模的智能化及自适应性水平。
在一可选的实施方式中，请参阅图5，所述对所述闭合轮廓线内部或者外部的约束点基于欧式空间距离的定义和与所述闭合轮廓线距离最小的原则进行修正，得到用于空间插值的约束点的距离约束值，采用迭代最近点修正算法。该迭代最近点修正算法包括：
步骤501，对所述闭合轮廓线内部或者外部的约束点按与所述闭合轮廓线的距离值从小到大排序得到数据集。
这里，由于迭代过程是一个逐步减小距离值的过程，为了避免大量重复的比较过程，可以将对每个软约束点按距离值从小到大排序，数据集为S。
步骤502，初始化所述距离约束值。
构造一个当前最小的距离约束值dmin，作为距离约束值的起始值，其初始值可以设为零。
步骤503，遍历所述数据集，选取第一约束点和第二约束点。
这里，从不小于dmin的子集中选取一个约束点作为第一约束点xA，采用kd-tree空间索引算法寻找与所述第一约束点xA最近的约束点作为距离比较的第二约束点xB。
步骤504，对第一约束点进行校验，判断是否符合修正条件。
根据距离判断公式对所述第一约束点xA进行校验，确定|s(xA)|＞|s(xB)|+d(A,B)时，判定其符合修正条件，符合修正条件时，执行步骤505，若不符合修正条件时，执行步骤507。
步骤505，对第一约束点的距离值进行修正。
对所述第一约束点xA的距离值进行修正，使得|s(xA)|＝|s(xB)|+d(A,B)，但不改变其距离值的符号。其中，A、B为空间域中任意的插值中心点，|s(xA)|为xA的距离值，|s(xB)|为xB的距离值，d(A,B)为A与B之间的欧式距离。
步骤506，对所述数据集进行重新排序，按照更新后所述第一约束点的距离值更新所述距离约束值。
对数据集S按照距离值从小到大进行重新排序，按照更新后第一约束点xA的距离值更新所述距离约束值dmin，并返回步骤503。
步骤507，迭代结束。
判定第一约束点不符合修正条件时，则判定迭代过程收敛，结束该迭代最近点修正算法。
本实施例基于多轮廓线的三维建模方法，可以应用于矿体勘探领域，可以根据矿体平剖面的平行轮廓线进行自动建模，还可以对包括矿体平剖面和矿体纵剖面的混合平剖面的轮廓线进行自动建模。本实施例避免了建模中大量的人工交互操作过程。通过采用迭代最近点修正算法，可以根据约束条件和模型内外关系对有符号距离场进行迭代修正。此外，还可以采用快速多极化方法和曲面追踪方法提升了算法对插值和重构过程的效率，可以对大规模约束数据进行高效插值和曲面重构，解决了对轮廓线增量采样后进行曲面重构的效率问题。
需要说明的是，本实施例基于多轮廓线的三维建模方法，除了可以应用于地质建模的矿体轮廓线建模领域之外，还可以应用于其他类似的轮廓线建模领域，比如计算机图形学、医学CT切片建模等领域。
为了测试本实施例基于多轮廓线的三维建模方法的普适性，如图6至图9所示。结果表明，对于密集的平行剖面(如图6和图7所示)，对轮廓线进行采样的结果无需添加附加插值约束条件就可以很好地重构出原始模型。对于稀疏的交叉剖面(如图8和图9所示)，为了控制插值外推的边界，可以交互地添加附加边界约束来限制模型边界。对于非平行的交叉剖面，一方面，轮廓线对模型的内外关系具有更好地约束作用，可以更好地还原原始模型；另一方面，相交轮廓线间的采样容易出现二义性的约束，导致重构的模型产生扭曲、凹陷等异常。本实施例通过添加附加插值约束条件，可以有效解决交叉剖面间软约束距离值的二义性问题，避免了上述缺陷，从而提高了建模质量，便于后续的工程应用及分析。
请参阅图10，本发明实施例还提供一种基于多轮廓线的三维建模装置，包括：
采样模块110，用于对多个轮廓线进行离散化采样得到第一约束条件和第二约束条件，其中，所述第一约束条件包括用于表征各个轮廓线真实模型边界的采样点，用于限制轮廓线对三维模型的约束；所述第二约束条件包括位于所述多个轮廓线构成的闭合轮廓线内部的内部采样点和/或外部的外部采样点，用于控制三维模型的内外属性和外推趋势；
第一距离场构建模块120，根据所述第一约束条件和所述第二约束条件构建用于表征初始化三维模型的有符号距离场；
修正模块130，用于对所述有符号距离场进行修正得到用于空间插值的约束点的距离约束值；
第二距离场构建模块140，用于根据所述距离约束值利用插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到用于表征理想化三维模型的隐式函数距离场；
模型构建模块150，用于基于参考等值面提取算法对所述隐式函数距离场进行采样计算，得到三维模型。
本实施例中，采样模块110具体用于对各个轮廓线按照设定的采样精度进行离散化采样，形成包括多个边界采样点的第一约束条件。
采样模块110对多个轮廓线进行离散化采样得到第二约束条件，具体包括：
将各轮廓线以对应的切平面为投影平面进行坐标变换，得到闭合轮廓线对应的二维数据；
对闭合轮廓线按照设定的采样精度进行自适应采样得到采样数据；
根据所述采样数据构造内部采样点和/或外部采样点。
本实施例中，修正模块130用于对所述闭合轮廓线内部或者外部的约束点基于欧式空间距离的定义和与所述闭合轮廓线距离最小的原则进行修正，得到用于空间插值的约束点的距离约束值。
在一实施例中，第二距离场构建模块140具体用于：
根据符合所述距离约束值的约束点确定所述插值函数；
根据所述插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到插值约束点；
根据所述插值约束点对所述有符号距离场进行更新，得到所述隐式函数距离场。
在另一实施例中，第二距离场构建模块140具体用于：
根据符合所述距离约束值的约束点确定所述插值函数；
根据所述插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到插值约束点；
构造附加边界约束，所述附加边界约束用于控制三维模型的外推趋势；
根据所述插值约束点和所述附加边界约束对所述有符号距离场进行更新，得到所述隐式函数距离场。
在一实施例中，模型构建模块150具体用于：
根据所述插值约束点提取用于界定模型边界的最小外包；
根据所述最小外包确定模型三维重构的分辨率；
按照所述分辨率对所述最小外包进行空间分割，构造离散化的空间规则数据场；
对所述隐式函数距离场按照所述离散化的空间规则数据场进行采样计算，重构所述三维模型。
需要说明的是：上述实施例提供的基于多轮廓线的三维建模装置在进行三维建模时，仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述处理分配由不同的程序模块完成，即将三维建模装置的内部结构划分成不同的程序模块，以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的基于多轮廓线的三维建模装置与基于多轮廓线的三维建模方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
在实际应用中，上述各程序模块均可由服务器上的中央处理器(CPU，CentralProcessing Unit)、微处理器(MPU，Micro Processor Unit)、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)、或现场可编程门阵列(FPGA，Field Programmable GateArray)等实现。
为了实现上述基于多轮廓线的三维建模方法，本发明实施例还提供了一种基于多轮廓线的三维建模系统的硬件结构。现在将参考附图描述实现本发明基于多轮廓线的三维建模系统，该基于多轮廓线的三维建模系统可以以各种类型的处理器，如客户端、服务器等形式来实施。下面对本发明实施例的基于多轮廓线的三维建模系统的硬件结构做进一步说明，可以理解，图11仅仅示出了基于多轮廓线的三维建模系统的示例性结构而非全部结构，根据需要可以实施如图11示出的部分结构或全部结构。
参见图11，图11为本发明实施例提供的一种基于多轮廓线的三维建模系统的硬件结构示意图，实际应用中可以应用于前述运行应用程序的服务器，图11所示的基于多轮廓线的三维建模系统1100包括：至少一个处理器1101、存储器1102、用户接口1103和至少一个网络接口1104。该三维建模系统1100中的各个组件通过总线系统1105耦合在一起。可以理解，总线系统1105用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统1105除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图11中将各种总线都标为总线系统1105。
其中，用户接口1103可以包括显示器、键盘、鼠标、轨迹球、点击轮、按键、按钮、触感板或者触摸屏等。
可以理解，存储器1102可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性非易失性存储器两者。
本发明实施例中的存储器1102用于存储各种类型的数据以支持基于多轮廓线的三维建模系统1100的操作。这些数据的示例包括：用于在基于多轮廓线的三维建模系统上操作的任何计算机程序，如可执行程序11021和操作系统11022，实现本发明实施例的基于多轮廓线的三维建模方法的程序可以包含在可执行程序11021中。
本发明实施例揭示的基于多轮廓线的三维建模方法可以应用于处理器1101中，或者由处理器1101实现。处理器1101可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述基于多轮廓线的三维建模方法的各步骤可以通过处理器1101中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1101可以是通用处理器、DSP，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器1101可以实现或者执行本发明实施例中提供的各基于多轮廓线的三维建模方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。本发明实施例所提供的基于多轮廓线的三维建模方法的步骤，可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于存储器1102，处理器1101读取存储器1102中的信息，结合其硬件完成本发明实施例提供的基于多轮廓线的三维建模方法的步骤。
在本实施例中，该基于多轮廓线的三维建模系统1100包括存储器1102、处理器1101及存储在存储器1102上并能够由所述处理器1101运行的可执行程序11021，所述处理器1101运行所述可执行程序11021时实现前述实施例的基于多轮廓线的三维建模方法。
在示例性实施例中，本发明实施例还提供了一种存储介质，该存储介质可为移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、光盘、闪存或磁盘等存储介质，可选为非瞬间存储介质。存储介质上存储有可执行程序11021，该可执行程序11021被处理器运行时，实现前述实施例的基于多轮廓线的三维建模方法。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或可执行程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的可执行程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和可执行程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由可执行程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些可执行程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或参考可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或参考可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些可执行程序指令也可存储在能引导计算机或参考可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些可执行程序指令也可装载到计算机或参考可编程数据处理设备上，使得在计算机或参考可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或参考可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于多轮廓线的三维建模方法，其特征在于，包括：
对多个轮廓线进行离散化采样得到第一约束条件和第二约束条件，其中，所述第一约束条件包括用于表征各个轮廓线真实模型边界的采样点，用于限制轮廓线对三维模型的约束；所述第二约束条件包括位于所述多个轮廓线构成的闭合轮廓线内部的内部采样点和/或外部的外部采样点，用于控制三维模型的内外属性和外推趋势；
根据所述第一约束条件和所述第二约束条件构建用于表征初始化三维模型的有符号距离场；
对所述有符号距离场进行修正得到用于空间插值的约束点的距离约束值；
根据所述距离约束值利用插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到用于表征理想化三维模型的隐式函数距离场；
基于参考等值面提取算法对所述隐式函数距离场进行采样计算，得到三维模型。
2.如权利要求1所述的基于多轮廓线的三维建模方法，其特征在于，对多个轮廓线进行离散化采样得到第二约束条件，包括：
将各轮廓线以对应的切平面为投影平面进行坐标变换，得到闭合轮廓线对应的二维数据；
对闭合轮廓线按照设定的采样精度进行自适应采样得到采样数据；
根据所述采样数据构造内部采样点和/或外部采样点。
3.如权利要求1所述的基于多轮廓线的三维建模方法，其特征在于，所述对所述有符号距离场进行修正得到用于空间插值的约束点的距离约束值，包括：
对所述闭合轮廓线内部或者外部的约束点基于欧式空间距离的定义和与所述闭合轮廓线距离最小的原则进行修正，得到用于空间插值的约束点的距离约束值。
4.如权利要求3所述的基于多轮廓线的三维建模方法，其特征在于，所述对所述闭合轮廓线内部或者外部的约束点基于欧式空间距离的定义和与所述闭合轮廓线距离最小的原则进行修正，得到用于空间插值的约束点的距离约束值，包括：
对所述闭合轮廓线内部或者外部的约束点按与所述闭合轮廓线的距离值从小到大排序得到数据集；
初始化所述距离约束值；
遍历所述数据集，从不小于所述距离约束值的子集中选取一个约束点作为第一约束点xA，采用空间索引算法寻找与所述第一约束点xA最近的约束点作为距离比较的第二约束点xB；
根据距离判断公式对所述第一约束点xA进行校验，确定|s(xA)|＞|s(xB)|+d(A,B)，对所述第一约束点xA的距离值进行修正，使得|s(xA)|＝|s(xB)|+d(A,B)，其中，A、B为空间域中任意的插值中心点，|s(xA)|为xA的距离值，|s(xB)|为xB的距离值，d(A,B)为A与B之间的欧式距离；
对所述数据集进行重新排序，按照更新后所述第一约束点xA的距离值更新所述距离约束值；
返回所述遍历所述数据集，直到迭代过程收敛。
5.如权利要求1所述的基于多轮廓线的三维建模方法，其特征在于，所述根据所述距离约束值利用插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到用于表征理想化三维模型的隐式函数距离场，包括：
根据符合所述距离约束值的约束点确定所述插值函数；
根据所述插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到插值约束点；
根据所述插值约束点对所述有符号距离场进行更新，得到所述隐式函数距离场。
6.如权利要求1所述的基于多轮廓线的三维建模方法，其特征在于，所述根据所述距离约束值利用插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到用于表征理想化三维模型的隐式函数距离场，包括：
根据符合所述距离约束值的约束点确定所述插值函数；
根据所述插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到插值约束点；
构造附加边界约束，所述附加边界约束用于控制三维模型的外推趋势；
根据所述插值约束点和所述附加边界约束对所述有符号距离场进行更新，得到所述隐式函数距离场。
7.如权利要求6所述的基于多轮廓线的三维建模方法，其特征在于，所述基于参考等值面提取算法对所述隐式函数距离场进行采样计算，得到三维模型，包括：
根据所述插值约束点提取用于界定模型边界的最小外包；
根据所述最小外包确定模型三维重构的分辨率；
按照所述分辨率对所述最小外包进行空间分割，构造离散化的空间规则数据场；
对所述隐式函数距离场按照所述离散化的空间规则数据场进行采样计算，重构所述三维模型。
8.一种基于多轮廓线的三维建模装置，其特征在于，包括：
采样模块，用于对多个轮廓线进行离散化采样得到第一约束条件和第二约束条件，其中，所述第一约束条件包括用于表征各个轮廓线真实模型边界的采样点，用于限制轮廓线对三维模型的约束；所述第二约束条件包括位于所述多个轮廓线构成的闭合轮廓线内部的内部采样点和/或外部的外部采样点，用于控制三维模型的内外属性和外推趋势；
第一距离场构建模块，根据所述第一约束条件和所述第二约束条件构建用于表征初始化三维模型的有符号距离场；
修正模块，用于对所述有符号距离场进行修正得到用于空间插值的约束点的距离约束值；
第二距离场构建模块，用于根据所述距离约束值利用插值函数对所述多个轮廓线进行插值计算得到用于表征理想化三维模型的隐式函数距离场；
模型构建模块，用于基于参考等值面提取算法对所述隐式函数距离场进行采样计算，得到三维模型。
9.一种基于多轮廓线的三维建模系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并能够由所述处理器运行的可执行程序，其特征在于，所述处理器运行所述可执行程序时执行如权利要求1至7任一项所述的基于多轮廓线的三维建模方法。
10.一种存储介质，其上存储有可执行程序，其特征在于，所述可执行程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于多轮廓线的三维建模方法。
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