[发明专利]三维模型检索装置及其方法和模型库生成装置及其方法

说明书

技术领域

本发明一般地涉及三维模型检索。具体而言，本发明涉及一种基于二维图像的三维模型检索装置及其方法和三维模型库生成装置及其方法。 

背景技术

随着三维数据获取、计算机辅助设计、图形硬件技术的进步，三维模型的数量急剧增加，这些模型分布在网络上和各种特定的数据库中。另一方面，设计具有高精度的三维模型不仅花费高而且费时。因此，现有模型的有效利用显得相当重要，然而从大量模型中寻找有用的模型却是一项困难的工作。学者们进行了大量的研究工作，致力于找到有效的三维模型检索方法。 

目前，学者们已经提出了多种三维模型检索方法，这些方法可大致分为两类：基于关键字的检索方法和基于内容的检索方法。前面一种方法从语义层次上描述三维模型，模型的特征由一系列描述性的文字组成，比如尺寸、材料、颜色和类别等；早期三维模型数量不大，这种方法比较实用。后面一种方法在模型检索过程中，将模型自身的内容考虑在内。随着模型数量的急剧增加，研究重点越来越集中到基于内容的检索技术上来。现有的基于内容的检索方法可大致分为三类：基于特征向量的方法、基于拓扑结构的方法和基于二维图像的方法。 

在基于特征向量的检索方法中，用一个特征向量来描述三维物体。其中，形状分布是一种最有名的方法。关于形状分布法的细节，可参见非专利文献1。这类方法在特征提取和模型比较方面具有很高的效率。然而，由于特征向量比较简单，模型的信息描述不够准确，因此检索的准确性不理想。这类方法简单、高效，因此它们可以作为预分类手段集成到其它方法中。 

在基于拓扑结构的检索方法中，三维模型的结构特征以树或图的方式 表示，然后利用树或图匹配的方法来比较两个模型，细节可参见非专利文献2。拓扑结构提供了三维模型形状的直观而重要的信息，并且这种特征具有仿射不变性。然而，拓扑结构对模型的细微变形比较敏感，而且树或图匹配过程比较费时，这些缺点限制了该类方法的实际应用。 

在基于二维图像的检索方法中，基于三维模型生成一系列的二维图像，然后通过比较相应的二维图像来对三维模型进行比较。其中，非专利文献3中所述的光场描述符法和非专利文献4中所述的特征视图法是使用最为广泛的基于二维图像的模型检索方法。 

在非专利文献3所述的方法中，利用10个光场描述符来表达一个三维模型的特征，而每一个光场描述符由10个图像的特征构成，通过比较这些光场描述符来对模型进行比较。在基于三维模型生成二维图像时，将一个正十二面体放置于模型的中心，然后利用正十二面体的二十个顶点作为视点，通过正交投影产生20幅二值图像，其中以两个处于相对位置的顶点为视点的两幅图像是相同的，因此保留十幅图像，基于这十幅图像生成一个光场描述符。通过旋转正十二面体可以得到不同的图像，进而得到不同的光场描述符。在非专利文献3的方法中，生成10个光场描述符，利用匹配图像间距离的累加来比较两个光场描述符。在得到10个光场描述符的过程中，总共需要渲染100幅图像。 

非专利文献4所述的基于特征视图的方法中，将正二十面体放置在三维模型的中心，然后将正二十面体的各个多边形分割以得到80个均匀分布的多边形，然后以这80个多边形的中心作为视点，利用正交投影得到最初的80个视图。对每一个三维模型，从初始的80个视图中，选择一些有代表性的视图。然后基于贝叶斯概率理论，从模型的所有代表视图中找到与检索图像对应的代表视图，进而计算索引与数据库模型之间的相似性。 

根据一些综述性文献，较之基于特征向量的检索方法和基于拓扑的检索方法，基于二维图像的检索方法可取得更好的检索结果，详情可参见非专利文献5和6。 

另外，专利文献7也提出了一种基于二维图像的三维模型检索装置及方法。 

但是，在上述各文献中提到的基于二维图像的方法，由于图像数量比较大，因此在特征提取和模型比较的过程中比较费时，限制了它们的实际 应用。 

非专利文献1：R.Osada，R.Funkhouser，T.Chazelle：Shapedistributions.ACM Transactions on Graphics，21(5)，807--832(2002)。 

非专利文献2：M.Hilaga，Y.Shinagawa，T.Kohmura，T.L.Kunii：Topology matching for fully automatic similarity estimation of 3D shapes.Proceedings SIGGRAPH，203--212(2001)。