本发明属于遥感摄影三维重建，尤其涉及一种基于最优能量场的高精度三维网格融合方法。
背景技术：
1、当利用遥感影像对地形地貌进行三维重建时，由于所需重建地形区域过大以及现有设备的限制，无法做到大区域地形三维重建，因此往往采用的是对其进行分块处理。而分块重建得到的三维模型间无任何拓扑关系，导致其不利于查看和进行后续的三维网格模型处理，同时又为了减少重复的三维重建区域，三维网格块间往往只保留了较小的重叠区域，导致网格块间的三维网格融合变得异常困难。
2、如何实现将两个待拼接模型之间的过渡区域光滑化是研究三维网格模型融合算法的核心问题，而近些年的一些算法基本都是围绕这一问题进行的研究，在此本文将该算法分为了两类，即三维网格模型拼接方法和三维网格模型缝合方法。
3、(1)三维网格模型拼接方法
4、三维网格模型拼接方法主要有以下几步。
5、确定拼接方向：首先需要确定三维网格模型的拼接方向，即确定哪些面需要进行拼接。
6、对齐网格模型：将需要拼接的网格模型进行对齐，确保它们的坐标系一致。
7、合并网格模型：将对齐的网格模型进行合并，即将它们的顶点、面和纹理等信息进行整合，形成一个完整的三维模型。
8、处理重叠部分：如果拼接的网格模型存在重叠部分，需要对重叠部分进行处理，如删除重叠的面或调整顶点位置。
9、优化拼接结果：最后对拼接后的三维模型进行优化，如去除冗余顶点、合并重复面等，以减少模型的大小和提高性能。
10、(2)三维网格模型缝合方法
11、不同于网格拼接方法，三维网格模型的缝合方法通常用于将两个或多个独立的网格模型拼接成一个整体的模型。三维网格模型的缝合方法主要以下几种方法：
12、点云配准：将两个或多个网格模型转换为点云数据，并进行点云配准，找到两个点云之间的对应关系，从而实现网格模型的缝合。点云配准通常使用icp(iterative closestpoint)算法或其他配准算法来实现。
13、表面重建：将两个或多个网格模型的表面进行重建，并进行表面配准，使得两个模型的表面无缝连接。表面重建技术包括基于点云的表面重建、基于曲面拟合的表面重建等方法。
14、拓扑连接：通过创建连接面或连接线的方式，将两个网格模型的边界或表面进行连接，实现模型的缝合。这种方法可以确保连接处的拓扑结构完整和稳定。
15、纹理映射：在将两个网格模型缝合后，使用纹理映射技术将两个模型的纹理进行无缝连接，使得缝合处的过渡更加自然和平滑。
16、体素融合：将两个网格模型转换为体素数据，并进行体素融合，从而实现模型的缝合。体素融合可以通过融合两个体素网格数据的方式来实现模型的无缝连接。
17、对三维网格模型缝合中的拓扑连接方法进行分析可以发现。
18、(1)稳定性差
19、当模型较为复杂，其边界处可能会高低不平甚至缺失的情况，使得直接对边界处进行拓扑连接，可能会出现较多畸形、狭长的三角面，甚至无法找到合适的连接点对两边进行拓扑连接形成新的三角面，导致三维网格模型融合失败。
20、(2)精度低
21、由于其直接对边界处进行拓扑连接，而没有考虑到该边界处实际模型的形状和特征，容易导致过多的错误连接和错误的三角面生成，使得连接处的模型三角面质量下降，并且容易出现较多难以去除的三角面缺陷，例如自相交、面反转等缺陷。
22、针对直接对边界处进行拓扑连接稳定性差、精度低等问题，本发明提出了一种基于最优能量场的高精度三维网格融合方法。该方法首先会生成一张能量长图，然后通过生成的能量场图选择一条较优的边界线，该边界线会尽可能绕开物体，防止出现拓扑连接失败情况。再通过限定式的德诺内构网方法对边界处的点云进行三角面的构建，使得新生成的三角面保持较好形状。
技术实现思路
1、本发明与三维网格模型缝合中的第3种方法拓扑连接方法类似。然而，当三维网格模型过于复杂时，直接对连接处进行拓扑连接，可能会导致融合后的模型出现过多畸形、狭长的三角面，甚至出现拓扑连接失败的情况。本发明主要针对该情况，即只有少量重叠区域且无拓扑结构关系的三维网格块，发明了一种可以快速、并且保持原三维网格模型精度基本不变的网格融合方法。
2、本发明首先利用三维网格模型的高度信息，生成了以地平面为基准平面的能量场图。然后找到该能量场图中的模型重叠区域，在重叠区域内寻找一条能量最小的路径作为两个待融合模型的融合边界线(该边界线将尽可能绕过有高物体的地方并选择平面区域，如图2所示)。再将待融合模型中落在融合边界线处的三角面提取出来，融合边界线各自方向内的三角面保持不变。最后利用限定式德诺内构网方法对边界处的三维点云进行三角面的构建(边界线内部的三角边设定为固定边，同时三角面中三个顶点不可同时来自同一模型)，将新构建生成的三角面放入待融合模型中，即生成了新的具备拓扑结构的融合模型。
3、为实现上述目的，本技术公开的基于最优能量场的高精度三维网格融合方法，包括以下步骤：
4、s1：生成能量场图
5、以地平面为基准，将三维网格模型投影至地平面上，将落在同一像素内的高度累加值作为能量值，生成能量场图；
6、s2寻找最小能量边界线
7、利用能量场图，在两块模型重叠区域范围内寻找到一条能量最小的路径作为两块模型的边界线；
8、s3提取边界处顶点
9、找到三维网格模型的最优边界线后，保持各自模型方向内的三维网格模型不动，将边界外的三维点云和三角面去除；将正好落在边界线上的三角面对应的点云提取出来；
10、s4：限定式德诺内构三角面
11、利用提取出的边界处的点云，使其保持两个顶点均落在边界线内部的三角边保持不变，同时限定新三角面的三个顶点不可来自同一模型，对点云进行限定式德诺内构网，然后将新生成的三角面放入去除边界线处面的模型中，并对最终模型进行补洞和缺陷去除操作，得到最终的融合模型。
12、优选地，在能量场图中，像素值越大，则代表该处有物体高于高度阈值；后续通过在该能量场图中寻找到一条能量最小的路径，该路径将会尽可能绕过物体，使得融合边界线落在低于高度阈值且平整的物体上。
13、优选地，边界线的寻找方法包括：通过顶部像素并排向下寻找，然后每次寻找能量最小值作为下一步的路径，直至寻找至最下端像素位置，到若干条能量强度不一的路径；通过排序获取能量最小的那条路径，将该路径投影至三维网格模型上，得到待融合三维网格模型的边界线。
14、优选地，提取边界处顶点时，若三角边两个顶点都落在边界线内侧，则记录该边，后续将其设为固定边进行拓扑连接。
15、本发明的有益效果如下：
16、本发明通过生成的能量场图，在只有少量重叠三维网格模型块间寻找到了一条最佳边界线，该边界线将尽可能绕过物体，落在道路等平滑区域，保证了最终融合生成模型的精度，同时增加了边界处进行拓扑连接的正确性，使得模型融合的稳定性得到了提高。同时，采用了限定式德诺内方法对边界处进行了三角面的构建，使得边界处的三角面不会出现狭长、自相交等缺陷，且边界处两侧的三角面基本保持不动，这将使得最终融合生成的模型精度基本没有发生改变，保证了融合模型的高精度。
1.一种基于最优能量场的高精度三维网格融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于最优能量场的高精度三维网格融合方法，其特征在于，在能量场图中，像素值越大，则代表该处有物体高于高度阈值；后续通过在该能量场图中寻找到一条能量最小的路径，该路径将会尽可能绕过物体，使得融合边界线落在低于高度阈值且平整的物体上。
3.根据权利要求1所述的基于最优能量场的高精度三维网格融合方法，其特征在于，边界线的寻找方法包括：通过顶部像素并排向下寻找，然后每次寻找能量最小值作为下一步的路径，直至寻找至最下端像素位置，到若干条能量强度不一的路径；通过排序获取能量最小的那条路径，将该路径投影至三维网格模型上，得到待融合三维网格模型的边界线。
4.根据权利要求1所述的基于最优能量场的高精度三维网格融合方法，其特征在于，提取边界处顶点时，若三角边两个顶点都落在边界线内侧，则记录该边，后续将其设为固定边进行拓扑连接。
