(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210689688.3 (22)申请日 2022.06.17 (71)申请人 中国空气动力研究与发展中心超高 速空气动力研究所 地址 621000 四川省绵阳市涪城区二环路 南段6号 (72)发明人 黄雪刚　罗健浩　陈薇　殷春　 石安华　于哲峰　 (74)专利代理 机构 绵阳远卓弘睿知识产权代理 事务所(普通 合伙) 51371 专利代理师 张忠庆 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 15/04(2011.01) G06T 7/90(2017.01)G06T 7/50(2017.01) G06T 3/60(2006.01) G06T 3/40(2006.01) G06F 17/16(2006.01) (54)发明名称 一种航天器表面外形的高精度彩色三维曲 面重建方法 (57)摘要 本发明公开了一种航天器表面外形的高精 度彩色三维曲面重建方法， 包括： 输入彩色点云 数据集； 将三维点云变换到二维平面； 提取二维 平面点云边界； 点云坐标网格化； 依次判断各物 体点云的矩形网格坐标是否在凸包 范围内； 对网 格点云数据集的每个坐标点增加深度信息Z、 颜 色信息R、 颜色信息G和颜色信息B； 输出三维彩色 点云数据； 输出新的三维彩色网格点云数据集； 输出最终带有色彩纹理信息的三维彩色重建模 型。 本发明对原始输入点云数据集进行扩充， 改 善了点距差异带来的问题， 重建出更加平滑， 更 高精度的曲面模 型。 本发明进行了彩色纹理信息 的重建， 使得重建出的曲面更加细腻， 色彩信息 更加丰富， 无论从可视化效果还 是整体轮廓都更 加贴近真实。 权利要求书12页 说明书25页 附图5页 CN 115018987 A 2022.09.06 CN 115018987 A 1.一种航天器表面外形的高精度彩色三维曲面重建方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步 骤 S1 、 从 航 天 器 表 面 彩 色图 片中 获 取 彩 色 点 云 数 据 集 ， 输 入 数 量 为 Pointcloud_Count的彩色点云数据集Pointcloud， 其中第i个点的三维坐标为 点云颜色纹理为Pointcloud_Colori＝[Ri,Gi, Bi]， i＝1,2,...,Pointcloud_Count； 步骤S2、 将三维点云变换到二维平面； 步骤S3、 提取二维平面 点云边界； 步骤S4、 点云坐标网格化； 步骤S5、 依次判断各物体点云的N ×N个矩形网格坐标 是否在凸包范围内； 步骤S6、 对网格点云数据集的每 个坐标点增 加深度信息Z； 步骤S7、 对网格点云数据集的每 个坐标点增 加颜色信息R； 步骤S8、 对网格点云数据集的每 个坐标点增 加颜色信息G； 步骤S9、 对网格点云数据集的每 个坐标点增 加颜色信息B； 步骤S10、 输出 带有深度信息Z和颜色纹 理信息RGB的三维彩色点云数据； 步骤S11、 重复步骤S6～步骤S10 输出新的三维彩色网格点云数据集； 步骤S12、 将被拍摄物体的完整三维彩色网格点云数据集和原始三维彩色点云数据集 进行合并， 选择合适的曲面可视化算法， 生成三 维彩色曲面， 输出最终带有色彩纹理信息的 三维彩色重建模型。 2.如权利要求1所述的航天器表面外形的高精度彩色三维 曲面重建方法， 其特征在于， 所述步骤S2将三维点云变换到二维平面的具体步骤 包括： 步骤S21、 对三维彩色点云数据集Pointcloud进行旋转变换， 使其变换到与XOY平面平 行， 彩色点云数据集Po intcloud经过旋转变换后其数据集 坐标变为以下 形式： [X′D,Y′D,Z′D,1]＝[XD,YD,ZD,1]RX( α )RY( β )RZ(γ) 在上式中有： 其中， α表示沿X轴旋转的翻滚角， β表示沿Y轴旋转的俯仰角， γ表示沿Z轴旋转的偏航权　利　要　求　书 1/12 页 2 CN 115018987 A 2角， α、 β 、 γ的数值大小根据 物体点云实际所 处空间位置进 行设定， 而旋转至与XOY平面平行 通常情况下只需要设定偏航角γ的大小即可； 根据三 维空间中的倾斜点云布大致拟合一条 直线， 将其斜率作为偏航角γ的初始值， 不 断调整角度大小使得点云与XOY平面平行； 将彩 色点云数据集Pointcloud通过旋转变换到与二维XOY平面平行后， 得到变换后的彩色点云 数 据集 Poin tclo ud ， 其中 第i个点的 三维 坐标为 颜色纹理Pointcloud′_Colori＝[Ri,Gi,Bi]； 步骤S22、 对物体点云进行分离； 假设点云数据集由M个物体点云数据集组成， 依据各物 体点云数据集Pointcloud ′在X轴上的坐标差异进行区分， 取相邻物体点云在X轴上的间隔 范围的中间坐标点x1,x2,...,xM‑1作为分界点， 分离后的M个物体点云分别记为 Pointcloud1,Pointcloud2,...,PointcloudM， 其分离公式为： 其中， 物体点云Pointcloud1的数量为Pointcloud1_Count， 第i1个点的三维空间坐标为 颜色纹理为 同理物体点云PointcloudM的数 量 为 P o i n t c l o udM_ C o u n t ， 第 iM个 点的 三 维 空 间 坐 标 为 颜色纹理 为 M个物体点云的点云数量关系为Pointcloud_Count＝ Pointcloud1_Count+...+PointcloudM_Count， 由于未对颜色信息进行处理， 则各物体点云 的颜色纹 理与原点云保持一 致； 步骤S23、 划分大致的重建范围； 根据各物体点云Pointcloud1,Pointcloud2,..., PointcloudM所处空间的实际位置， 分别设定各物体点云的圆心和 半径大小， 利用圆域c1, c2,...,cM分别划分出重建点云的大致XOY空间范围， 其划分圆域公式如下 所示： 其中， (x01,y01),(x02,y02),…,(x0M,y0M)分别为设定的Pointcloud1,Pointcloud2,… PointcloudM点云所处XOY平面的圆心坐标， 分别为Pointcloud1, Pointcloud2,…PointcloudM的圆域半径， 生成的圆域c1,c2,...,cM分别为Pointcloud1,权　利　要　求　书 2/12 页 3 CN 115018987 A 3