[发明专利]一种三维对象的检索方法和装置

权利要求书

1.一种三维对象的检索方法，其特征在于，所述三维对象包括三维模型和光场实际三维物体，所述方法包括：

获取三维对象不同视角的多幅视图；

从所述多幅视图中选取包含最大信息量的特征视图，进一步包括以下三个子步骤：

第一子步骤，任选所述多幅视图中的一幅视图作为初始特征视图，并对距离度量最远的两幅视图进行均值聚类，根据信息度量值判断所述初始特征视图是否需要替换，若需要，则用所述距离度量最远的两幅视图替换初始特征视图，得到新的特征视图；

第二子步骤，以所有新的特征视图作为聚类中心，运用全局均值聚类算法进行全局聚类，得到多个视图类；

第三子步骤，对每一个视图类的类内，距离度量最远的两幅视图使用局部均值聚类算法，并进行各自类内视图信息量度量，将信息度量值较高的视图作为新的特征视图；之后，返回第二子步骤，依次迭代，直到得到的特征视图的数目达到了预设的上限；

将当前视图转换为对应的平面二进制图形，并构建平面二进制图形的骨架；

应用Shock图语法的基本原则，将所述二进制图形的骨架转化为对应的Shock图，进而得到当前视图的第一Shock图骨架描述符和第二Shock图骨架描述符；

提取当前视图边界序列，计算所述边界序列的傅立叶描述符，并归一化傅立叶描述符，得到第一傅立叶描述符和第二傅立叶描述符；

约简所述第一Shock图骨架描述符和所述第二Shock图骨架描述符，以获得二者的约简图；

所述约简图按层节点进行匹配，在约简图中逐个寻找特征视图和输入图的相应节点的权值，以获得所述相应节点之间的相似度，确定所有节点相似度的平均值为第一相似度度量值；

采用欧式距离计算归一化的第一傅立叶描述符和第二傅立叶描述符之间的轮廓形状差异，以获取第二相似度度量值；

依据三维对象的区域面积与轮廓周长的比值、调整分布类型的参数以及模糊规则，调整第一权重系数和第二权重系数；

依据所述第一相似度度量值与调整后的第一权重系数之积，和第二相似度度量值与调整后的第二权重系数之积相加，获得混合相似度度量值；

确定最大的混合相似度度量值所对应的特征视图为与输入图最为相似的视图，该特征视图对应的三维对象为待检索三维对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前视图为特征视图时，所得的Shock图骨架描述符为特征视图的第一Shock图骨架描述符；所述当前视图为输入图时，所得的Shock图骨架描述符为第二Shock图骨架描述符。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当前视图为特征视图时，所得的傅立叶描述符为第一傅立叶描述符；所述当前视图为输入图时，所得的傅立叶描述符为第二傅立叶描述符。

4.一种三维对象的检索装置，其特征在于，所述三维对象包括三维模型和光场实际三维物体，所述装置包括：

特征视图模块，用于获取三维对象的特征视图；所述特征视图模块进一步包括以下子模块：

获取图像子模块，用于获取三维对象不同视角的多幅视图；

选取特征视图子模块，用于从所述多幅视图中选取包含最大信息量的特征视图；进一步的包括以下子模块：

第一子模块，用于任选所述多幅视图中的一幅视图作为初始特征视图，并对距离度量最远的两幅视图进行均值聚类，根据信息度量值判断所述初始特征视图是否需要替换，若需要，则用所述距离度量最远的两幅视图替换初始特征视图，得到新的特征视图；

第二子模块，用于以所有新的特征视图作为聚类中心，运用全局均值聚类算法进行全局聚类，得到多个视图类；

第三子模块，用于对每一个视图类的类内，距离度量最远的两幅视图使用局部均值聚类算法，并进行各自类内视图信息量度量，将信息度量值较高的视图作为新的特征视图；之后，返回第二子模块，依次迭代，直到得到的特征视图的数目达到了预设的上限；

第一提取模块，用于提取所述特征视图的第一Shock图骨架描述符和第一傅立叶描述符；所述第一提取模块进一步包括以下子模块：

提取第一Shock图骨架描述符子模块，用于将当前视图转换为对应的平面二进制图形，并构建平面二进制图形的骨架；应用Shock图语法的基本原则，将所述二进制图形的骨架转化为对应的Shock图，进而得到当前视图的第一Shock图骨架描述符；

提取第一傅立叶描述符子模块，用于提取当前视图边界序列，计算所述边界序列的傅立叶描述符，并归一化傅立叶描述符，得到第一傅立叶描述符；

第二提取模块，用于提取输入图的第二Shock图骨架描述符和第二傅立叶描述符；所述第二提取模块进一步包括以下子模块：

提取第二Shock图骨架描述符子模块，用于将当前视图转换为对应的平面二进制图形，并构建平面二进制图形的骨架；应用Shock图语法的基本原则，将所述二进制图形的骨架转化为对应的Shock图，进而得到当前视图的第二Shock图骨架描述符；

提取第二傅立叶描述符子模块，用于提取当前视图边界序列，计算所述边界序列的傅立叶描述符，并归一化傅立叶描述符，得到第二傅立叶描述符；

第一相似度度量模块，用于计算所述第一Shock图骨架描述符和第二Shock图骨架描述符的相似度度量值为第一相似度度量值；所述第一相似度度量模块进一步包括以下子模块：

约简子模块，用于约简所述第一Shock图骨架描述符和所述第二Shock图骨架描述符，以获得二者的约简图；

计算第一相似度度量值子模块，用于将所述约简图按层节点进行匹配，逐个寻找特征视图和查询条件的相应节点的权值，以获得所述相应节点之间的相似度，确定所有节点相似度的平均值为第一相似度度量值；

第二相似度度量模块，用于计算所述第一傅立叶描述符和第二傅立叶描述符的相似度度量值为第二相似度度量值；所述第二相似度度量模块进一步包括以下子模块：

表示轮廓形状差异子模块，用于采用欧式距离表示归一化的第一傅立叶描述符和第二傅立叶描述符之间的轮廓形状差异；

计算第二相似度度量值子模块，选取欧式距离中的参数，计算第二相似度度量值；混合相似度度量模块，用于依据所述第一相似度度量值和第二相似度度量值获得混合相似度度量值，并确定最大的混合相似度度量值所对应的特征视图为与输入图最为相似的视图，该特征视图对应的三维对象为待检索三维对象；所述混合度相似度度量模块进一步包括以下子模块：

调整权重系数子模块，用于依据三维对象的区域面积与轮廓周长的比值、调整分布类型的参数以及模糊规则，调整第一权重系数和第二权重系数；

计算混合相似度度量值子模块，用于依据所述第一相似度度量值与调整后的第一权重系数之积，和第二相似度度量值与调整后的第二权重系数之积相加，获得混合相似度度量值。