基于深度学习的兵马俑点云降采样及形状补全方法研究

摘要

文物体现了中华民族不同时期的发展与变化，是五千年以来人类劳动和智慧的结晶。但是由于风雨的侵蚀、地震的破坏、战争的损毁以及人类挖掘的损坏等因素，文物出现了不同程度的残缺。所以对文物进行数字化保护，能够在研究其历史价值和文化价值的同时，不再对其进行二次损坏。但是在数字化过程中，由于现有的基于扫描的和基于深度相机的数字化方法存在遮挡、人工误差、传感器分辨率限制等问题，文物会产生较大的残缺区域，所以对残缺的点云数据进行形状补全具有十分重要的意义。　　本文围绕残缺兵马俑的形状补全问题，研究了基于深度学习的点云降采样及形状补全技术。主要研究进展包括：　　1）构建兵马俑数据集。首先使用激光扫描仪采集兵马俑点云数据，再进行去噪、孔洞填充、平移、缩放、坐标转换等处理。通过分析真实兵马俑的数据特征，自动生成残缺的兵马俑数据，为本文提出的深度学习网络提供足够的、符合要求的训练数据。　　2）提出了一种基于边缘检测算法的点云降采样方法。围绕兵马俑真实数据密度太大、无法直接训练的问题，设计基于边缘检测算法的点云降采样网络，利用边缘检测算法HED提取特征点，再根据二维图像与三维模型的对应关系，对真实的兵马俑数据进行降采样操作。通过与现有方法进行对比可知，该方法能够在模型点数在减少的同时，尽可能地保留模型的轮廓和细节特征。　　3）设计并实现了一个基于多尺度和折叠结构的点云形状补全框架。针对兵马俑由于不同原因造成的残缺问题，设计兵马俑点云的形状补全网络，利用卷积与池化对残缺点云进行编码，再结合多尺度结构和折叠结构对其进行解码，从而对残缺的兵马俑进行补全操作。通过与现有方法进行对比可知，该方法能够更高效、更真实、高精度地补全模型。　　本文研究受国科金重点项目“破损陶质文物数字几何虚拟复原方法研究”（61731015）的支持。

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