網(wǎng)格顯著性檢測中若干方法研究.pdf

1、隨著掃描獲取技術(shù)的發(fā)展和計算機(jī)處理能力的提高，三維幾何模型成為新興的數(shù)據(jù)類型，在娛樂、生物信息以及互聯(lián)網(wǎng)有廣泛的應(yīng)用。數(shù)字幾何處理是用計算機(jī)處理三維幾何模型的技術(shù)，是計算機(jī)圖形學(xué)的研究熱點(diǎn)。本文對數(shù)字幾何處理中網(wǎng)格顯著性進(jìn)行研究，主要工作如下:
　　1.提出了基于描述子空間流形排序的網(wǎng)格顯著性檢測方法。首先，把網(wǎng)格過分割為超像素面片，借助局部中心對比機(jī)制計算每個超像素面片的局部對比值。局部對比值小的超像素面片認(rèn)為是背景超像素面片，

2、相反，則認(rèn)為是前景超像素面片。其次，通過排序每個超像素面片與不顯著的背景超像素面片的相關(guān)性得到顯著圖。最后，利用拉普拉斯算子得到光滑的顯著圖。與顯著的前景超像素面片作為排序算法中的查詢節(jié)點(diǎn)作對比，這樣可以提高算法的魯棒性，并且對查詢節(jié)點(diǎn)的閾值不敏感。另外，考慮到三維模型的顯著區(qū)域在空間域中是分散的，本文把流形結(jié)構(gòu)加入到超像素面片的描述子空間中，在其中設(shè)計的排序算法更適合網(wǎng)格顯著性。在大量的模型上與以前的方法進(jìn)行對比，實驗說明了本文算法的

3、有效性和魯棒性。
　　2.提出了基于吸收馬爾可夫鏈的網(wǎng)格顯著性檢測方法。本文利用特征方差得到不顯著的區(qū)域，并考慮了背景信息和前景信息。首先，利用Ncuts算法對輸入網(wǎng)格進(jìn)行分塊，根據(jù)Zernike系數(shù)將每塊過分割成超像素面片，通過計算每塊的特征方差來選擇背景超像素面片。其次，把背景超像素面片復(fù)制為吸收馬爾可夫鏈的吸收節(jié)點(diǎn)，計算每個節(jié)點(diǎn)的被吸收時間，得到了粗略的顯著圖。接著，從得到的顯著圖中提取前景節(jié)點(diǎn)，復(fù)制為吸收節(jié)點(diǎn)，相似的計算過

4、程可以得到更好的顯著結(jié)果，該過程抑制了背景區(qū)域并且有效的增強(qiáng)了顯著的前景區(qū)域。最后，利用拉普拉斯算子得到光滑的顯著結(jié)果。實驗結(jié)果證實了本文的方法比以前方法具有優(yōu)越性。
　　3.視覺顯著性可用來指導(dǎo)很多計算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)，比如簡化、分割、光滑、視角選取。根據(jù)人類視覺變化的基本原則，本文利用局部對比機(jī)制來度量顯著性?？紤]到熵具有描述系統(tǒng)混亂程度的屬性，采用熵值來刻畫區(qū)域的局部變化。把法向量作為頂點(diǎn)描述子，計算每點(diǎn)的局部鄰域內(nèi)所有法向量的