基于單張圖像重建的孔洞修補(bǔ)研究

劉暢

摘要：在通過PSGN網(wǎng)絡(luò)得到單張圖像生成的三維點云后，由于點云精度較為稀疏，因此在表面重建后含有孔洞。提出使用隱式擬合方式進(jìn)行表面重建后，針對模型有孔洞的情況，找出孔洞進(jìn)行網(wǎng)格三角化、網(wǎng)格細(xì)分、網(wǎng)格平滑，最終得出完整封閉的幾何體模型。

關(guān)鍵詞：點云;泊松方程;孔洞修補(bǔ);深度學(xué)習(xí);三角剖分

中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）06-0185-02

1概述

隨著深度學(xué)習(xí)研究越來越受到學(xué)者歡迎，無論是人臉識別還是無人駕駛的新聞都更多出現(xiàn)在大眾的視野，所以研究者們也將目光投入了三維重建技術(shù)與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合。早年三維重建多是以序列圖像或是雙目、單目采集到的視覺圖像作為數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，但如今使用單張圖像也可以進(jìn)行三維重建。很多人或許提出這樣的疑問，一張圖像所得到的數(shù)據(jù)如此少，怎樣才能進(jìn)行三維重建？這個問題在深度學(xué)習(xí)快速發(fā)展以后得到了很好的回答。

常見的三維重建表現(xiàn)模式分為四種：深度圖、體素、點云、網(wǎng)格。針對單張圖像三維重建并且結(jié)合深度學(xué)習(xí)進(jìn)行研究的進(jìn)程中，基于體素重建的典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為3D-R2N2，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)合GRU和LSTM的思想構(gòu)建了單視圖與多視圖相結(jié)合的體系，缺點在于會隨著模型精度增高計算量會得到指數(shù)級的增長;基于點云重建的典型網(wǎng)絡(luò)為PSGN，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)合卷積與反卷積層進(jìn)行特征提取，聯(lián)合兩個分支得到最后的點云數(shù)目，一個分支預(yù)測全局點云，一個分支預(yù)測局部點云;基于網(wǎng)格重建的典型網(wǎng)絡(luò)Pixel2Mesh，該網(wǎng)絡(luò)一部分提取圖像特征，一部分利用變形思想，以三維橢圓網(wǎng)格作為三維重構(gòu)目標(biāo)的初始化結(jié)構(gòu)，將圖像的淺層到深層的特征，反映到三維橢圓網(wǎng)格形狀的改變上。這些網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)使得單張圖片重建在各種表現(xiàn)形式上都顯示出非常不錯的結(jié)果，后續(xù)也有很多學(xué)者在這幾種網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行改進(jìn)，并且也進(jìn)一步得到良好效果。

2總體流程

本文總體流程為首先拍攝現(xiàn)實巖石圖像作為PSGN數(shù)據(jù)，得出數(shù)量為1024的點云三維模型，第二步經(jīng)過泊松表面重建得到初步的表面模型圖，第三步針對模型具有孔洞的地方進(jìn)行修補(bǔ)。該算法在windows系統(tǒng)上完成，運行平臺為VS2013，所使用到的開源庫有PCLl.8、BOOSTl.61.0、CGAIA.9、Open-Mesh5.1。

2.1單張圖片三維點云模型重建

2016年Fan提出的PSGN網(wǎng)絡(luò)含有兩個分支，其一卷積層和反卷積層形成最終點云的整體結(jié)構(gòu)，其二全連接層加強(qiáng)局部點云的生成。本次實驗使用的版本為hourglass version，類似于漏斗類型，改版本中加入遞歸循環(huán)能夠更好地進(jìn)行編碼解碼，綜合全局以及局部的信息，特別是在需要在局部進(jìn)行表現(xiàn)的區(qū)域，該網(wǎng)絡(luò)可以得到效果不錯的表現(xiàn)。

2.2表面重建

生成點云的三維模型以后，本文選擇使用網(wǎng)格形式進(jìn)行表現(xiàn)。選擇使用三角網(wǎng)格形式原因是易于生成，并且在進(jìn)行進(jìn)一步操作時，三角網(wǎng)格相比于多邊形網(wǎng)格具有更多成熟的算法可以供使用。

本文選擇泊松重建，泊松重建的步驟：

①求解泊松方程取得點云模型表面的信息。

②利用獲取到的隱形方程進(jìn)行等值面的提取。設(shè)置變量值為j，當(dāng)j>0時則設(shè)定在模型內(nèi)部;當(dāng)j<0，則設(shè)定在模型外部，只提取j=0的等值面。

③根據(jù)等值面提取得到具有真實幾何實體表面信息并得到模型。

2.3孔洞修補(bǔ)

孔洞修補(bǔ)[6]首先需要找到屬于孔洞的邊界，再針對孔洞進(jìn)行三角剖分。如果該條邊屬于孔洞的邊，那么該條邊一定只有一個三角片與之相連，我們可以利用這一特性進(jìn)行尋找孔洞的邊界。

在尋找開始之前，應(yīng)設(shè)置結(jié)構(gòu)存儲頂點v、邊h以及面f，根據(jù)孔洞特性進(jìn)行尋找模型中缺失的位置具體分布在哪里，找出具體位置進(jìn)行存儲并進(jìn)行填充。填充孔后，根據(jù)CGAL庫的使用說明，可以使用節(jié)網(wǎng)格劃分中描述的網(wǎng)格劃分函數(shù)cgal：：polygon_mesh_processing：：refineO和cgal：：polygon_mesh_pro-cessing：：fair（）對生成的面片進(jìn)行細(xì)化和光順。

3實驗結(jié)果

3.1點云模型的生成

輸入單張真實巖石圖片（如圖3所示），巖石種類選擇沒有限制，可以是砂巖、石英巖，也可以是玄武巖。巖石不同于ShapeNet數(shù)據(jù)集中常見的飛機(jī)、椅子等模型，得到點云模型（如圖4所示）的結(jié)果同樣也顯示出該網(wǎng)絡(luò)也較好的可擴(kuò)展性。由圖3和圖4可見，圖3左起第一張原始圖對應(yīng)圖4左起第一張點云模型圖，其他圖片同理。

3.2泊松表面重建

在點云文件生成后，下一步進(jìn)行表面重建。在表面重建中使用濾波進(jìn)行圖像處理，使用低通濾波，即阻高頻通低頻使得圖像進(jìn)行平滑。隨后進(jìn)行法向量的計算，設(shè)置搜索樹搜索半徑為5，將點云數(shù)據(jù)的坐標(biāo)和法向信息拼接，隨后開始泊松重建，并保存為ply格式。如圖5所示，依次為原始圖像，經(jīng)過PSGN網(wǎng)絡(luò)形成的點云模型，再經(jīng)過泊松重建后的表面非封閉幾何模型。由于PSGN網(wǎng)絡(luò)輸出點云個數(shù)僅僅只為1024個，因此在表面重建后會形成非封閉的表面模型，所以為形成封閉幾何體，就要進(jìn)行缺失的孔洞修補(bǔ)。

3.3孔洞修補(bǔ)

將獲取到的模型進(jìn)行觀察，發(fā)現(xiàn)模型兩側(cè)具有較大的孔洞，但巖石表面應(yīng)是封閉幾何體，因此必須進(jìn)行空洞修補(bǔ)，才能得到較符合實際情況的模型。如圖6所示，左起為含有孔洞的巖石表面模型，右邊為經(jīng)過修補(bǔ)后構(gòu)成的網(wǎng)格模型，可以看到結(jié)果是完整的。

4結(jié)論

由實驗結(jié)果可以表明，在針對具有孑L洞的表面模型中，利用網(wǎng)格的半邊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，結(jié)合孔洞結(jié)構(gòu)特性進(jìn)行修補(bǔ)，得到了不錯的效果。在以后的研究中，還可以繼續(xù)增加由深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)得到的點云模型精度來進(jìn)行表面重建，也可以得到較為完整的表面模型，在這一點上也是值得研究的領(lǐng)域。