[发明专利]基于拓扑和视觉特征的三维模型检索方法在审
| 申请号: | 201210101053.3 | 申请日: | 2012-04-09 |
| 公开(公告)号: | CN102663087A | 公开(公告)日: | 2012-09-12 |
| 发明(设计)人: | 明安龙;李朋杰;刘亮;马华东 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
| 主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06T15/00;G06T7/00 |
| 代理公司: | 北京中恒高博知识产权代理有限公司 11249 | 代理人: | 宋敏 |
| 地址: | 214122 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 拓扑 视觉 特征 三维 模型 检索 方法 | ||
技术领域
本发明涉及图像检索领域,具体地,涉及一种基于拓扑和视觉特征的三维模型检索方法。
背景技术
随着三维数据获取技术、三维图形建模方法及图形硬件技术的发展,已经产生了越来越多的现实物体的三维模型数据库,如三维游戏、工业实体数据库等。三维模型是继声音、图像和视频之后的第四种多媒体数据类型,日益发达的互联网和功能增强的计算机为人们对三维模型的共享和处理提供了条件。对于目前数以兆计的三维模型,以及每天大量产生的三维模型,如何进行有效的管理和检索便成为了一个迫切需要解决的问题。三维模型的检索方式同其他的多媒体数据检索方式一样,主要分为基于文本的检索和基于内容的检索。基于文本的检索方法存在依赖于人工标注而且带有人为的主观性的缺点,基于内容的检索方法使用三维模型的形状检索相似的模型,效果会好于基于文本的方式。本发明的方法属于基于内容的三维模型检索。
基于内容的三维模型检索方法主要分为四类:(1)基于几何结构的三维模型检索。这种方法利用三维模型的各种频域特性进行三维模型检索,对三维模型进行整体匹配时效果较好,但用于局部匹配时效果不佳。(2)基于统计特性的三维模型检索。这种方法的特点是不需要进行模型坐标的标准化,计算简单、速度快,具有良好的不变性。缺点是:这些特征描述模型之间相似性的能力普遍不够强,对三维模型的内容描述不够充分。(3)基于视觉投影的三维模型检索。这种方法的思想是如果两个三维模型从各个方向看上去都相似,那么就认为这两个三维模型是相似的。这种方法的优点是:将三维模型投影为一系列不同视角的二维图像,大大减低了匹配的复杂度;提取的特征较为简单,容易计算并生成索引。缺点是:由于在进行函数投影的过程中需要进行不同条件的约束,因此容易丢失一些表示三维结构的重要信息。(4)基于拓扑结构的三维模型检索。这种方法通过比较三维模型的拓扑结构来获得三维模型几何相似性,通常使用的拓扑信息包括三维模型的分支和连通性。这种方法的优点是:能有效的描述三维模型的拓扑结构,对模型的变形具有鲁棒性。缺点是:当拓扑结构发生变化时,可能会对匹配结构造成很大的影响。
发明内容
本发明的目的在于,针对上述问题,提出一种基于拓扑和视觉特征的三维模型检索方法,以实现检索准确度高,且刚体模型和非刚体模型都有很好的检索效果的优点。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:
一种基于拓扑和视觉特征的三维模型检索方法,包括以下步骤: a):输入需要查询的三维模型;
b):对上述输入的三维模型进行标准化预处理,即将该三维模型经过平移变换、缩放变换和旋转变换变换到一个统一的坐标系下;
c):利用多层次Reeb图方法来对上述变换后的三维模型构造拓扑结构;
d):对上述拓扑结构的每一个关键拓扑点进行渲染图像;
e):对上述渲染后的三维模型进行视觉特征提取;
f):根据上述提取的视觉特征点与模型特征库中的三维模型进行相似度计算;
g):按照相似度大小将检索的结果返回给用户。
根据本发明的优选实施例,所述旋转变换采用PCA变换方法;设 ,为模型的顶点集合,为模型的质心,则构造一个协方差矩阵为:;对求特征值和特征向量,并将特征向量按照特征值大小降序排列,设为以有序的特征向量为行向量的矩阵,那么对模型顶点做变换就可以将模型变换到新的坐标系下。
根据本发明的优选实施例,所述Reeb图方法为:选择三个源点,前两个源点选择为测地距离最大的两个点,第三个源点选择为表面的中心,三个源点确定以后,以三维模型的顶点作为表面点来进行梯度衰减过程,对于每一个点通过梯度迭代计算他的新的位置:,
其中,是一个小的离散因子,迭代过程在的径向基函数值小于的径向基函数的值时结束,迭代结束时的顶点作为局部最大,重复上述过程便得到关键拓扑点;
在对上述得到的每一个关键拓扑点使用高度函数,定义如下所示:
是点与拓扑点之间的测地距离,为所有拓扑点组成的集合,
为了利用高度函数的完全动态性,而且保证函数值在区间[0,1]内变化,对函数进行标准化预处理,
其中,为函数的最大值,为顶点到表面中心的距离函数。
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