模型分割在基于内容的三维模型检索中的应用

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随着计算机、网络技术的飞速发展,以及计算机图形学理论的日渐完善,三维模型已经逐渐成为继声音、图像和视频之后的第四种多媒体数据类型。其数量更是呈现爆炸性的增长,由于进行高逼真度的三维建模非常费时费力,如果能充分复用已有的三维模型数据资源,就可以大大减轻设计新模型的工作量。这就需要提出有效的方法,对三维模型进行分类和检索。三维模型检索分为基于文本的检索和基于内容的检索。基于文本的检索技术非常成熟,应用也很广泛,但是它需要花费大量的人力物力,而且带有人的主观因素,使检索容易失败,因此它并不适合于三维模型的检索。基于内容的三维模型检索首先从模型数据中自动计算并提取三维模型的特征,建立三维模型的多维信息索引,然后在多维特征空间中计算待查询模型与目标模型之间的相似程度,实现对三维模型数据库的浏览和检索。由于基于内容的检索技术人工的干预比较少,三维模型检索技术的研究工作主要集中在基于内容的检索技术上。三维模型检索的一般过程:计算出检索目标的形状特征,然后与特征库中所有模型的特征进行比较,得到特征最接近的若干个三维模型。使形状特征能反映人类视知觉的一些特点,是解决三维模型检索中形状特征描述问题的新思路。近年来,部分研究者主张以认知心理学中的成分识别理论为基础,采用分割算法将模型分为若干个有意义的组成部分,然后分析各部分之间的关系,从而得到三维模型的特征描述,据此来度量三维模型的相似性。本文介绍了三维模型检索技术的研究现状并讨论其应用前景,探讨和分析了三维模型检索系统研究的意义和检索性能的评价,并对三维模型特征提取方法和三维模型相似性匹配方法进行总结,简要介绍本论文研究的主要内容、目的和意义,同时阐明了对模型进行规范化预处理的必要性,并详细描述了预处理的步骤:平移归一化,缩放归一化和旋转归一化,本文采用主成份分析(principal component analysis,PCA)方法确定三维模型的主轴来实现旋转归一化。本文在对以往的三维模型检索技术做了综合概述之后,提出了一个理念,并通过三种方法实现这个理念,一个理念即模型分割应用于基于内容的三维模型检索技术当中的理念,三种方法即基于分割投影的三维模型检索方法、基于包围盒分割的三维模型检索方法、基于同心球面分割的三维模型检索方法。基于分割投影的三维模型检索方法:以模型质心为原点,以系统坐标轴形成的面为切面,将三维模型分割成8个模型部件,将每个三维模型部件投影到二维平面上,得到各个方向上的2D投影点集,再将2D投影点集用扇形切分方式进行切分,最后以各个扇形区域中2D投影点与投影点集中心的最大距离为特征进行提取,通过比较2D投影点集的相似性进而比较三维模型的相似性,对比实验表明该方法具有;基于包围盒分割的三维模型检索方法:以坐标轴形成的面为切面对三维模型进行切割,三个坐标轴面可以将一个三维模型切割成6个模型部件,设计长方体包围盒,把每个模型部件装入包围盒内,再将包围盒分割成若干个区域,以每个区域中模型表面点集中离分割面最远的点作为该区域的第一特征向量,每个区域的模型表面点集中离切割面最近的点作为该区域的第二特征向量,最近点和最远点的比值作为该区域特征向量的权重,最后根据每个区域的特征向量得到最终的三维模型相似性距离;基于同心球面分割的三维模型检索方法:以三维模型的质心为同心球的圆心,三维模型最远点的向量为同心球最大半径,将最大半径分成n等分,形成n个同心球体,用同心球面对模型进行切割,形成n个模型部件落入n个同心球球环区域,在每个同心球球环区域中从模型表面点集中选择离圆心最远的点作为该同心球球环区域的特征点,计算每个区域特征点间的距离来设置比较模型的权重系数,根据每个区域的特征向量得到最终的三维模型相似性距离,该方法最大的优点就是可以省去模型预处理中模型旋转归一化的步骤,从而大大降低了检索的时间复杂度。作者已经通过编程实现上述提出的三种模型检索方法并得到大量的实验数据,实验证明三种方法都具有较好的检索性能。
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