随着计算机软硬件技术的不断发展，多媒体技术的逐渐成熟，三维模型这种相对于二维图形、图像更加有表现力的媒体形式逐渐流行，并成为多媒体组成中的重要成员。虽然三维模型的创建技术已经很成熟，三维扫描设备也已进入实用阶段，但模型的创建依然要花费大量的人力和物力。互联网的迅速发展，给人们提供了巨大的资源，方便了人们共享和获取他人的信息。所以寻找一个现有的三维模型进行一定的修改，以满足自身的需要逐渐成为模型设计者的首选，基于内容的三维模型检索就在这种环境下产生。 基于内容的三维模型检索核心是它的特征值的抽取，常见的有基于模型几何特性和拓扑特性两大类。本文在研究了三维模型的研究现状后将研究的重点放在了基于模型几何特性的基础之上，将特征值定位在采用模型的骨架上，对网格模型的骨架抽取技术进行了研究。 骨架是一种二维图结构，自身需要存储的数据量远小于原始网格模型，骨架的匹配问题可以采用多种成熟的图的匹配算法进行处理，用户可以采用二维草图进行检索需求的输入。本文就基于内容的三维模型检索的应用特点对模型的预处理、骨架抽取、网格分解进行了研究，主要工作包括： 介绍了三维模型检索的研究进展以及骨架抽取的相关研究工作。 研究了三维模型检索时需要进行的各项预处理。因为目前还不存在统一的三维模型的表示方法，从而造成了三维模型检索将要面对的对象表示的千差万别，为了检索算法自身的需要以及向检索用户提供一致的输出结果，有必要对模型进行一定的预处理。 对基于Reeb图的三维模型骨架抽取算法进行了研究，并改进了多分辨率Reeb图骨架抽取算法。Reeb图是莫尔斯理论的一种使用方式，它通过在模型上定义一个连续函数来计算模型的拓扑特性。本文研究了简单的连续函数对骨架生成的影响，介绍了多分辨率Reeb图骨架抽取方法，并针对在实际应用中它的一些不足进行了改进。 提出了一种基于面片的Reeb图骨架抽取算法框架。不同于前文的Reeb图应用思路采用顶点作为Reeb图的连续函数定义域，将连续函数的定义域拓展到了模型的面片上。先通过对模型进行一定的预处理保证模型面片的规则性，然后定义面片之间的距离计算方法，创建模型面片的对偶图，定义面片上的连续函数，计算每个面片的函数值并凭借它创建模型的骨架。 对于一些经典的网格分解算法进行了研究对比，并采用了一种基于顶点的分解算法进行骨架抽取。对于一些比较复杂的合成模型，直接地采用前文提出的骨架抽取算法，计算效果不是非常理想，必须采用其它辅助手段进行处理。本文介绍了网格分解的研究进展，对比了几种有代表性的网格分解算法，试图寻找到一种计算效果和效率满足需要的分解算法对模型进行一定程度的分解，得到它的一系列子模型，通过创建子模型的骨架得到原始模型的骨架。