三維模型檢索中若干特征提取方法的研究與應用.pdf

1、隨著三維模型獲取技術(shù)、三維圖形建模方法以及計算機硬件技術(shù)的發(fā)展，三維模型的應用領(lǐng)域也越來越廣泛。三維模型不僅在數(shù)量上迅速增長，而且形成了諸多越來越龐大的三維模型數(shù)據(jù)庫。由于構(gòu)建一個新的三維模型十分費時費力，因此對已有的三維模型進行復用就變得越來越重要。為了充分利用已有的模型資源，研究和開發(fā)三維模型搜索引擎幫助用戶快速、準確地從模型數(shù)據(jù)庫中檢索出自己所需的三維模型，是一個迫切需要解決的問題。 一個完整的三維模型檢索系統(tǒng)通常包括特征

2、提取、相似性匹配、索引結(jié)構(gòu)、查詢接口等幾方面。其中，模型的特征提取對模型的相似性判斷至關(guān)重要，因此三維模型形狀特征提取是三維模型檢索研究中的一個需要首要解決的基本問題和關(guān)鍵技術(shù)，它也是本文研究的重點。 本文主要是對三維模型形狀特征提取方法的研究和實現(xiàn)，創(chuàng)新之處在于提出并實現(xiàn)了三種形狀特征提取方法： 一、提出了一種基于2D投影點集的三維模型幾何相似性比較，方法區(qū)別于Min的基于2D輪廓圖的比較、Loffer等人利用2D圖像

3、檢索技術(shù)的特征提取方法，同樣是先將三維模型投影到2D平面，本文是通過比較2D投影點集的統(tǒng)計特征來比較三維模型的幾何相似性，這種方法與前幾種方法相比具有較低的復雜度，是本文的創(chuàng)新點之一。 二、利用多特征加權(quán)的相似性距離對三維模型的相似性進行了比較，結(jié)合了兩種特征，分別是：前種方法提取的2D投影點集的邊界特征，三維模型三角網(wǎng)格的頂點密度。這種2D邊界特征與3D頂點密度特征加權(quán)的相似性比較，是本文的創(chuàng)新點之二。 三、引入離散點

4、的曲率，提取2D投影點集的邊界輪廓，將輪廓上各點的曲率與各點和投影中心的距離的乘積作為2D投影點集的特征，是本文的創(chuàng)新點之三。 本文的組織結(jié)構(gòu)如下： 第一章首先介紹了三維模型的應用前景及三維模型檢索系統(tǒng)研究的意義，又介紹了三維模型檢索技術(shù)以及基于形狀特征的三維模型檢索，接著回顧了現(xiàn)有的三維模型檢索技術(shù)，對形狀特征提取、相似度匹配等方面成果進行了總結(jié)，并介紹了現(xiàn)有的幾種典型的三維模型檢索系統(tǒng)，以及三維模型檢索系統(tǒng)的性能評價

5、方法。 第二章介紹了對三維模型規(guī)范化預處理的必要性，并對本文中三維模型規(guī)范化預處理的方法，從平移變換、旋轉(zhuǎn)變換、縮放變換三個方面進行了詳細介紹。 第三章提出了一種基于2D投影點集的三維模型幾何相似性比較方法。該方法的思想是如果兩個模型是相似的，那么從任意一個角度看它們都應該相似的。基于這一點，我們先將三維模型投影到二維平面，得到各個方向上的2D投影點集，再對2D投影點集的特征進行提取，通過比較2D投影點集的相似性進而比較

6、三維模型的相似性。這里所說的2D投影點集的特征，是指將2D投影點集用扇形切分方式進行切分后，各個扇形區(qū)域中2D投影點與投影點集中心的最大距離。實驗結(jié)果表明，該方法對模型的粗分類效果較好。 第四章針對前種方法只是對2D投影點集的邊界特征進行了比較，只適合于粗分類的不足之處，利用多特征加權(quán)的相似性距離對三維模型的相似性進行了比較。在對三維模型的2D投影點集的邊界特征進行相似性比較之后，再比較3D模型的頂點密度特征，將兩種描述符的相似

7、性距離進行加權(quán)，得到最終的三維模型相似性距離。實驗結(jié)果表明，這種2D邊界特征與3D頂點密度特征加權(quán)的相似性比較，能提高檢索的準確性。 第五章引入了曲率的概念，對離散點的曲率計算做了詳細介紹。該方法也是將三維模型投影到二維平面，得到各個方向上的2D投影點集。提取出2D投影點集的邊界輪廓后，求出輪廓上各投影點的曲率，將各點和投影中心的距離與各點處的曲率的乘積組成該2D投影點集的特征向量。最后通過比較2D投影點集的相似性來比較三維模型