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![三維模型檢索中模型查詢接口及特征提取算法研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/4eed2c8e-41fa-4035-883c-55ffa542f2ae/4eed2c8e-41fa-4035-883c-55ffa542f2ae1.gif)
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文檔簡介
1、隨著工業(yè)設(shè)計(jì)、數(shù)字醫(yī)療、影視娛樂等計(jì)算機(jī)圖形應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展,三維模型的數(shù)量已呈爆炸式增長趨勢,研究一套高效的三維模型檢索系統(tǒng)已是勢在必行。文字檢索直接根據(jù)關(guān)鍵字搜索,三維模型檢索則可在檢索窗口輸入模型,再根據(jù)模型特征進(jìn)行匹配搜索,因此,對三維模型檢索的研究主要集中在查詢接口(主要是檢索模型的輸入)和特征提取算法(主要是特征提取與匹配)。
如何構(gòu)建快速、符合人的交互感知且建模特征明顯的模型查詢接口是一個(gè)三維模型檢索系統(tǒng)首先要解決
2、的問題。查詢接口的模型類型又與特征提取算法相關(guān)。用于查詢接口的模型不同于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)幾何造型意義上的模型,但一般也分為表面模型和實(shí)體模型。實(shí)體模型因能夠比較方便地提供體積信息而比表面模型在檢索中的適用范圍更廣,而其中的體素實(shí)體模型則因其提供的體積信息的規(guī)則性而得到更多的重視。這也是為什么研究高性能的體素實(shí)體模型特征提取算法在三維模型檢索領(lǐng)域成為研究熱點(diǎn)的原因。
在國家自然科學(xué)基金(60573146、61073086)的資
3、助下,本文對體素實(shí)體模型的檢索理論與應(yīng)用進(jìn)行了研究。研究的基本思路是基于交互手繪建模和基于圖像建模,將兩者生成的模型用于三維模型查詢接口的模型輸入,從中提取模型特征進(jìn)行檢索匹配,完成查詢工作。本文的主要工作與貢獻(xiàn)可總結(jié)為以下四方面:
(1)提出了一個(gè)基于體素實(shí)體模型的三維模型檢索框架。
該檢索框架圍繞體素實(shí)體模型這個(gè)中心,以此模型的規(guī)則化三維體積信息的獲取、輸入并檢索展開,由查詢接口、體素實(shí)體模型庫、特征提取算法和相
4、似度比較及輸出構(gòu)成。據(jù)對國內(nèi)外文獻(xiàn)的檢索,本文構(gòu)建的三維模型檢索框架首次將具有一定規(guī)模的體素實(shí)體模型系統(tǒng)地應(yīng)用于三維模型的檢索。
(2)在交互手繪模型構(gòu)建與查詢接口方面,本文提出了一種基于虛擬繪圖面的法向體素生成算法和一種基于種子鄰接關(guān)系的體素實(shí)體編輯算法。
基于虛擬繪圖面的法向體素實(shí)體生成算法由法向等高生成算法和法向梯度生成算法兩部分組成,基于種子鄰接關(guān)系的體素實(shí)體編輯算法則由半封閉曲線編輯算法和封閉式曲線編輯算法
5、構(gòu)成。這套能夠?qū)崟r(shí)反饋的模型生成和編輯方法為模型查詢提供了靈活的交互式的模型輸入并查詢的接口,可充分發(fā)揮人的直觀認(rèn)知。該模型查詢接口還將手繪的二維信息映射為三維模型信息,直接構(gòu)造具有空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和規(guī)則體素信息的體素實(shí)體模型,克服了只依靠二維信息提取模型特征時(shí)空間信息不足的缺陷。
(3)提出了一種基于序列圖像建模、可提供多種模型特征的模型查詢接口。
該模型查詢接口建立在基于序列圖像的三維重建方法之上,以堆疊物體截面形狀
6、方式生成物體模型:首先通過經(jīng)典SIFT算法得到各視圖和底面參考圖像間的初級特征點(diǎn)匹配,接著用本文提出的一種改進(jìn)的RANSAC算法過濾出更具全局意義的匹配點(diǎn)集,并由該點(diǎn)集計(jì)算底面和截面上的單應(yīng)變換矩陣;再由本文提出的基于Lab色彩空間的輪廓提取算法得到的物體輪廓,經(jīng)由單應(yīng)變換得到在底面和各截平面上的交疊形狀;最后,本文提出了一種基于二值網(wǎng)格的體素實(shí)體建模算法將交疊形狀組裝為體素實(shí)體模型。相對于一般的基于圖像建模方法,本文采取的三維重建方法
7、可以為模型檢索提供更為多樣的截面形狀、體積、拓?fù)涞饶P吞卣鳌?br> (4)提出了一種基于體素實(shí)體模型的特征提取算法。
該算法從體素實(shí)體模型中提取出體素的空間分布函數(shù),是一種在體積層面做信息統(tǒng)計(jì)的特征提取算法。通過該算法得到的旋轉(zhuǎn)不變性特征描述符VD2能夠提供同類模型的共性特征,也能提供差異化的類間特征。與經(jīng)典D2、GD2等基于表面模型的特征描述符相比,VD2具有更高的檢索性能。此外,為了也能從表面模型中提取VD2特征描述符
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