基于內(nèi)容的三維模型檢索技術(shù).pdf

1、隨著三維建模軟件的廣泛使用和三維掃描技術(shù)的發(fā)展使得三維模型的獲取變得越來越簡單,產(chǎn)生了大量的三維模型,并且三維模型開始被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。三維模型已經(jīng)成為繼圖像、聲音和視頻后的又一種新的多媒體數(shù)據(jù)類型。面對大量的三維模型,如何從中找到我們需要的模型就成為一個必須解決的問題,于是三維模型的檢索技術(shù)應(yīng)運而生。目前三維模型檢索技術(shù)研究的熱點在于基于內(nèi)容的檢索方法,而基于內(nèi)容的算法又可以分成很多種類,一個完整的檢索過程通常包括模型預處理、特征

2、向量的提取和相似度匹配三個步驟。
　　本文對幾種基于內(nèi)容的三維模型檢索算法做了研究和討論,并提出了幾種新算法。本文首先闡述了三維模型檢索技術(shù)的研究背景及意義,然后分別介紹了模型檢索的各個步驟中的關(guān)鍵技術(shù)。三維模型的預處理包括平移變換、旋轉(zhuǎn)變換和縮放變換三個方面。目前現(xiàn)有的三維模型特征向量的提取技術(shù)種類繁多,并且沒有一種統(tǒng)一的分類方式,本文將其分成7類,并對每一類方法分別做了闡述。最后一步是模型相似度的比較,主要有三種距離計算方法:

3、 L1(Manhattan)距離、L2(Euclidean)距離和Hausdorff距離。在三維模型特征向量的提取技術(shù)中,基于球面調(diào)和變換的特征提取方法是一種非常重要的方法,使用該方法不需要對模型進行旋轉(zhuǎn)變換,即可得到具有旋轉(zhuǎn)不變性的特征描述符。Kazhdan等提出的算法首先進行模型的體素化,然后將體素化的結(jié)果轉(zhuǎn)換成球面調(diào)和變換的采樣值,這一過程存在較大誤差。
　　本文算法直接對三維模型的包圍球進行球面體素化,避免了從直角坐標系下

4、體素轉(zhuǎn)換到球坐標系時產(chǎn)生的誤差。三維模型的骨架化算法是一種基于拓撲結(jié)構(gòu)的算法,其關(guān)鍵在于模型骨架的提取,通常采用的技術(shù)有距離變換法和基于Reeb圖的方法。距離變換方法在提取二維圖像的骨架上有很好的效果,但是把完全的距離變換方法應(yīng)用到三維模型上則存在時間復雜度過高的缺點,因此本文提出一種近似的距離變換方法提取三維模型的骨架節(jié)點,并將其作為特征向量進行三維模型的檢索。自然界和日常生活中的很多物體都具有某種形式的對稱性,對稱性既是物體的重要特