[发明专利]一种基于全局优化的三维模型合成方法

权利要求书

1.一种基于全局优化的三维模型合成方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤（1），根据用户输入的样本三维模型以及属性标识将样本三维模型分为合成部分和缩放部分；其中用户输入样本三维模型是包含点的三维坐标以及点的三角关系的三角网格模型；

步骤（2），对合成部分进行结构分割，得到合成部分的不同类别的空间块，每个类别的空间块对应一个标号；

步骤（3），根据步骤（2）的分析结果，采用最大期望值算法计算合成部分的目标二维标号阵列；

步骤（4），将目标二维标号阵列中的每个标号都替换为步骤（2）中相应标号的空间块，得到合成部分的合成结果，再与缩放部分进行组合形成目标三维模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于全局优化的三维模型合成方法，其特征在于，步骤（2）中，利用模型合成部分的结构自相似性找出样本三维模型合成部分中不同的空间块，完成样本三维模型合成部分的分类标号，实现样本三维模型合成部分的自动分割，具体步骤为：

步骤（21），变换分析完成样本三维模型合成部分点的集合构成的三维空间到二维相似变换空间的转换，具体包括以下步骤：

步骤（211），根据点的曲率将合成部分的点划分为若干个相似集，每个相似集对应一个二维相似变换空间，将相似集按点的数量从大到小排列；

步骤（212），对当前相似集采用局部配准方法剔除该相似集中的冗余的点；

步骤（213），对步骤（212）得到的相似集进行变换映射，实现三维空间到二维相似变换空间的转换；

步骤（22），在二维相似变换空间中进行模型估计，计算二维相似变换规律模式；

步骤（23），根据二维相似变换规律模式计算当前相似集在样本三维模型合成部分中的规律模式，提取该规律模式的空间块，任意选取一个不同于已经产生的空间块标号的自然数，作为该空间块的标号；

步骤（24），按照步骤（211）中的相似集排序，按照步骤（212）～步骤（23）逐个处理相似集。

3.根据权利要求2所述的一种基于全局优化的三维模型合成方法，其特征在于，步骤（3）中，首先由用户指定合成部分合成结果的大小，包括合成部分目标二维标号阵列的行数和目标二维标号阵列的列数；然后利用空间块分类标号在输入的样本三维模型合成部分中的约束关系建立一个全局的三维模型合成能量方程，并采用最大期望值算法迭代优化求解出一个全局能量最小值，计算得到合成部分的目标二维标号阵列；

最大期望值算法包括以下步骤：

步骤（31），初始化能量方程的参数z_p，固定当前参数，最小化能量方程从而计算估计变量m；

步骤（32），固定当前的估计变量m，通过最小化能量方程更新参数z_p；

步骤（33），重复步骤（31）～步骤（32）直到参数z_p收敛；

所述能量方程为：

E(m,{zp})=Σp∈M+dist(mp,zp),]]>

其中，M⁺为目标二维标号阵列的一个子集，m为目标二维标号阵列中的所有标号连接起来组成的一个高维向量；m_p为向量m中与目标二维标号阵列中以标号p为中心，以给定值w为邻域宽度的邻域对应的子向量；z_p为在样本二维标号阵列中与子向量m_p约束关系最相似的邻域的向量；

m_p和z_p的约束关系为：

dist(mp,zp)=Σi=1w*w1if(mp)i≠(zp)i0if(mp)i=(zp)i,]]>其中，w*w为向量m_p和z_p的维度，(·)_i表示第i维。

4.根据权利要求3所述的一种基于全局优化的三维模型合成方法，其特征在于，步骤（4）包括以下步骤：

步骤（41），计算步骤（2）中各个空间块在直角坐标系坐标轴四个方向上的连接点集；

步骤（42），根据连接点集求出每个空间块的长度和高度；

步骤（43），按从左至右，从上到下的行列顺序逐步用空间块替代合成部分目标二维标号阵列中的标号；

步骤（44），直到合成部分目标二维标号阵列均被替换为空间块，形成合成部分的合成结果；

步骤（45），将合成部分合成结果与缩放部分进行组合，形成目标三维模型。