論文基于二維投影的三維模型檢索方法研究

1、摘要摘要3D數(shù)據獲取技術、圖形硬件、三維數(shù)據模型和可視化技術的發(fā)展，致使3D模型的增多。三維掃描技術與造型工具的日益普及，擴展了可供使用的三維模型數(shù)據庫：互聯(lián)網絡的擴張增強了人們獲取分散存儲的三維模型的能力，并為有效傳播高質量模型創(chuàng)造了條件，因此研究一種自動的、對用戶友好的三維模型的檢索技術成為一個重要的課題。對于基于內容的3D模型檢索系統(tǒng)，最根本的問題是選取恰當?shù)奶卣鱽韰^(qū)別不同的形狀，以用來有效的索引相似的文件數(shù)據。3D模型檢索方法可

2、大致的分為3類：①基于外形的低層方法；②基于結構的高層方法；③基于視角的方法?；谕庑蔚牡蛯臃椒▏L試通過幾何和拓撲的屬性描述3D模型的形狀，外形可以是由單獨向量組成的一些外形參數(shù)的固定數(shù)值或一系列外形參數(shù)的分布范圍；基于結構的高層方法嘗試把3D模型分解成一系列關鍵部分，并提煉出這些部分的幾何關系；基于視角的方法通過一系列從不同角度的二維投影來得出三維模型的外觀。在對已有三維模型檢索技術的進行系統(tǒng)研究的基礎上，本篇論文提出了一種基于二維投

3、影的三維模型檢索方法，用以3D模型檢索。此方法是以常量去轉化并評價3D模型，并且它對于旋轉是穩(wěn)定的。實驗數(shù)據顯示，對于一些類型的三維模型，提出的基于二維投影的方法有著良好的查全率和查準率，是行之有效的方法之一。關鍵詞：三維模型檢索；基于二維投影；特征提取；相似度計算據庫中找到適合的多媒體信息，檢索是一種必要的技術手段。三維模型檢索的思想起源于三維模型識別，三維模型匹配以及基于內容的模型檢索。在基于內容的三維模型檢索領域，國外開展得比較早

4、1997—1998年，加拿大國家研究院(NationalResearchCouncil)的Paquet等最早對基于內容的三維模型檢索技術進行了理論和算法的研究H1。自1999年以后，美國，德國，日本等國的研究人員相繼投身于這個研究，如美國的普林斯頓大學(PrincetonUniversity)、華盛頓大學(WashingtonUniversity)、布朗大學(BrownUniversity)、卡耐基梅隆大學(CarbegieMellon

5、University)，德國的慕尼黑大學(MunichUniversity)、波恩大學(BonnUniversity)，日本的IBM東京研究所，陸續(xù)提出了一些基于內容的領域三維模型檢索系統(tǒng)，使三維模型檢索成為比較活躍的研究領域。但是，總的來說，目前對三維模型檢索同其他的多媒體數(shù)據檢索系統(tǒng)一樣，可以分為基于文本的檢索和基于內容的檢索。大多數(shù)的商用多媒體檢索系統(tǒng)使用基于文本的關鍵詞搜索來幫助用戶尋找想得到的多媒體文件信息。為了促進搜索的準確

6、性，多媒體數(shù)據庫的管理人員需主要憑經驗給多媒體數(shù)據注釋易挑選的關鍵詞。如果數(shù)據庫非常龐大，則費時費力卻難以完成任務。此外，恰當?shù)年P鍵詞因人而異。通常最普遍的方法是從文件名、標題、上下文中提取關鍵詞(如WwWgo091ecom，wWWbaiducom檢索系統(tǒng))。然而，當文件名不知所云(如abcdbmp，ni0001avi)，或毫無特點(如backgroⅢldwav)時，這種方法顯然無效，因此，開發(fā)基于多媒體數(shù)據內容自動而有效的檢索系統(tǒng)已經

7、成為一個重要的需求?；谛螤畹娜S模型檢索是指直接根據描述對象的形狀特征進行檢索，它能從數(shù)據庫中查找到具有指定特征或含有特定內容的三維數(shù)據。面對日漸迫切的需要，已經有一些網站提供對三維模型的檢索與下載服務，但由于主要應用的是文本關鍵字檢索和目錄瀏覽等手段，難以對復雜的模型進行充分描述，在這種情況下，對于三維模型進行有效檢索方面的研究越來越受到人們的重視，很多研究機構開始對基于內容的三維模型檢索系統(tǒng)進行研究，并取得了一定的進展。目前已經開

8、發(fā)出一些實驗性的三維模型檢索系統(tǒng)。13論文組成部分介紹論文組成部分介紹在下面章節(jié)，在第二章對三維模型檢索技術的形成與發(fā)展做了概述。在第三章討論了目前較常用的一些三維模型特征提取技術。在第四章，介紹了提出的一種三維模型特征提取方法，此方法稱為基于二維投影的三維模型檢索方法，并對實驗結果做出了分析比較。第二章第二章三維模型檢索技術概述21二維圖像檢索二維圖像檢索物體之間形狀相似性的比較，可以追溯到早期基于形狀的圖像檢索：提取圖像中感興趣物體

9、的輪廓或區(qū)域，采用不同方法描述其形狀特征，將問題簡化為形狀特征的比較。借助于計算機視覺技術，人們可以定義多種二維形狀表示方法和相似性度量。二維形狀表示大致分為三類：特征向量法、變換形狀方法與關系方法。具體選擇哪一種表示方法取決于應用的要求，如目標形狀的特征點，是否允許遮擋與形變的存在，噪聲強弱，以及索引難易程度等。上述形狀描述方法無法直接擴展應用在三維模型上，主要原因是他們要求為連續(xù)曲線(或平面上區(qū)域的邊界)存在標準參數(shù)化表示。對于任意