[发明专利]一种三维模型的骨架提取方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及三维图像处理领域，具体地是涉及一种三维模型的骨架提 取方法及装置。

背景技术

随着图像处理技术的迅速发展，越来越多的图像处理算法在理论和实 践上都取得了巨大突破。三维模型在认知心理学、医疗、勘探、模型识别、 动画制作等领域都有非常广泛的应用，因此对于三维模型的识别和处理是 图像处理领域的重要研究课题之一。三维模型的骨架包含了丰富的拓扑信 息，因此在模型识别以及动画制作中起到了很重要的作用。

目前，许多的数学方法已经提出并应用到三维模型的骨架提取中，例 如medial axis、shock graphs、reeb graph with morse theory等等。其中，medial axis算法主要利用的是三维模型内切球的中心的轨迹，三维模型的骨架提 取过程如图1所示，reeb graph with morse theory算法主要利用的是三维模 型的特殊点处的等势性将三维模型划分成为若干个部分，这些特殊点主要 指的是凸点、凹点或者鞍点等，然后根据各部分之间的结构得到一个如图 2所示的拓扑图。

尽管这些数学方法很新颖且各具优点，但它们对三维模型表面细小的 噪音非常敏感，从而导致最终提取出的骨架具有复杂的结构，这种复杂的 结构不仅干扰了对三维模型的认知和识别，也带来了冗余的计算量，因此 很难直接应用到实际场合中。

认知心理学的研究已经表明，人脑在感知三维几何物体时，往往会忽 略该物体表面的细节，而自然地对该物体显著的凹凸点感兴趣。人脑会自 然地在这些凹凸点处将物体分解，然后逐步地去识别该物体。因此在提取 一个符合认知特征的三维模型骨架时，不应考虑三维模型表面的细节，而 只需考虑三维模型的整体结构。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的是要提供一种能够清楚显示 三维模型整体结构的骨架提取方法和骨架提取装置。

为了实现上述目的，本发明提供了一种三维模型的骨架提取方法，包 括以下步骤：计算三维模型上每个点的曲率，根据曲率提取三维模型的关 键点；计算三维模型上每个点到每个关键点的测地距离，根据测地距离中 的最小值得到三维模型上每个点的高度值；根据高度值将三维模型划分为 L个高度区间，每个高度区间对应一个结点，相邻的两个高度区间中的结 点之间存在一条连线，由结点和连线组成三维模型的骨架。

与此对应地，本发明还提供了一种三维模型的骨架提取装置，包括关 键点提取模块、高度值计算模块和骨架提取模块，关键点提取模块用于计 算三维模型上每个点的曲率，根据曲率提取三维模型的关键点；高度值计 算模块用于计算三维模型上每个点到每个关键点的测地距离，根据测地距 离中的最小值得到三维模型上每个点的高度值；骨架提取模块用于根据高 度值将三维模型划分为L个高度区间，每个高度区间对应一个结点，相邻 的两个高度区间中的结点之间存在一条连线，由结点和连线组成三维模型 的骨架。

本发明的有益效果是，在三维模型的骨架提取过程中只考虑三维模型 的整体结构，不考虑三维模型表面的细节，不仅算法简单，极大地节约了 计算量，也适合人脑对三维模型的视觉感知特点，非常适合模型识别和动 画制作等领域的应用。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描 述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是现有技术中medial axis算法的原理示意图；

图2是现有技术中reeb graph with morse theory算法的原理示意图；

图3是根据本发明实施例的骨架提取方法的流程图；

图4是根据本发明实施例的骨架提取方法的提取过程示意图；

图5是根据本发明实施例的骨架提取方法的提取结果示意图；以及

图6是根据本发明实施例的骨架提取装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其 中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功 能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发 明，而不能解释为对本发明的限制。