三維模型檢索中的特征提取、比較及融合方法研究.pdf

1、隨著三維技術(shù)的發(fā)展和進步，三維模型的獲取變得越發(fā)便捷，而三維模型的數(shù)量也隨之急劇增長。如何有效地對這些模型資源進行瀏覽和檢索，進而幫助使用者重用已有的案例和成果，已受到越來越多的關(guān)注。在工程領(lǐng)域，三角網(wǎng)格模型作為一種常用的三維數(shù)據(jù)形式，其自身存在著大量的檢索需求；隨著近年來三維打印、數(shù)控加工等技術(shù)的不斷發(fā)展，相應(yīng)的需求將更加日趨迫切。本論文以三角網(wǎng)格模型檢索為主線，從特征提取、相似性比較和多特征融合三個方面入手，對三維模型檢索技術(shù)中的關(guān)

2、鍵問題展開了系統(tǒng)研究。
　　論文的主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點如下：
　　1）提出一種基于復(fù)眼視覺的三維模型局部特征提取方法。該方法借鑒昆蟲復(fù)眼的視覺模式，用一幅球面圖像來模擬復(fù)眼對三維模型的觀察結(jié)果，從而將三維模型的特征提取轉(zhuǎn)化至球面圖像處理。由于不需對三維模型進行多視點的投影，該方法能夠從根本上規(guī)避現(xiàn)有基于人類視覺的檢索方法所存在的信息冗余記錄等問題。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)球面圖像自身的特點設(shè)計了一種球面SIFT特征提取算法，通過提取

3、球面圖像的局部顯著特征來獲取原三維模型的內(nèi)容表征。實驗結(jié)果顯示，所提方法與當(dāng)前一些同類方法相比能夠獲得更為準(zhǔn)確的檢索結(jié)果。
　　2）提出一種基于局部形狀分布的三維模型特征提取方法。該方法依據(jù)概率統(tǒng)計的原理，通過構(gòu)建局部形狀分布直方圖，在特征提取的過程中能夠?qū)θS模型實施更為細致的描述和處理。首先對三維模型進行隨機采樣，將模型表面劃分為一系列的局部子區(qū)域；然后依托局部形狀函數(shù)，將模型在各區(qū)域上的形狀信息以局部形狀分布直方圖的形式進行

4、記錄。實驗結(jié)果顯示，所提方法能夠有效體現(xiàn)不同模型之間的局部細節(jié)差異，同時方法的執(zhí)行效率較高，綜合檢索性能優(yōu)于現(xiàn)有的一些同類方法，可以很好地滿足工程領(lǐng)域的檢索需求。
　　3）提出一種引入空間關(guān)聯(lián)信息的三維模型相似性比較方法。該方法將三維模型局部特征之間的空間關(guān)聯(lián)信息應(yīng)用于不同模型的相似性比較，能夠提升局部特征已有的檢索效果，進而獲取更準(zhǔn)確的檢索結(jié)果。首先以局部特征的空間關(guān)聯(lián)圖來描述其空間關(guān)聯(lián)信息，進而在此基礎(chǔ)上使用BoW模型完成對該

5、關(guān)聯(lián)圖的轉(zhuǎn)化和解構(gòu)，提取其中的形狀單詞團，最終將兩個三維模型的相似性比較轉(zhuǎn)化為其對應(yīng)形狀單詞團直方圖之間的比較。實驗結(jié)果表明，憑借對局部特征空間關(guān)聯(lián)信息的有效利用，所提方法不僅能夠在不同三維模型之間實現(xiàn)更準(zhǔn)確的相似性評價，同時在相似性比較效率上也可較好地滿足實際檢索應(yīng)用的需求。
　　4）提出一種三維模型的多特征最優(yōu)融合方法。為了根據(jù)不同的檢索場景挑選出最合適的模型特征進行融合，首先對粒子群優(yōu)化算法進行改進，設(shè)計了一套針對局部極值點

6、的監(jiān)測機制，以防范算法在執(zhí)行過程中的“早熟收斂”；在此基礎(chǔ)上，針對不同的檢索場景，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的模式從相應(yīng)的模型訓(xùn)練集和候選特征中依次完成最優(yōu)特征組合的尋找和最優(yōu)特征權(quán)重的計算，從而確定出用于指定檢索場景的最優(yōu)特征融合方案。實驗結(jié)果表明，所提方法能夠充分地迎合不同檢索場景下目標(biāo)模型的特點，進而更有效地發(fā)揮多特征融合在檢索三維模型時的使用效果。
　　基于以上的研究成果，研制了一個基于內(nèi)容的三維模型檢索原型系統(tǒng)NPU-MRPS（Nor