[发明专利]一种基于谱图小波描述子的非刚性三维模型检索方法

说明书

本发明提供一种基于谱图小波描述子的非刚性三维模型检索方法，能够提高非刚性三维模型的检索性能并能够降低三维模型检索耗时。所述方法包括：计算三维模型点的谱图小波描述子SGWS；根据得到的谱图小波描述子SGWS，利用BOP模型计算SGWS‑BOP特征；对得到的SGWS‑BOP特征进行降维；根据降维后的特征进行检索。本发明适用于三维模型局部特征提取、三维模型检索操作。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，特别是指一种基于谱图小波描述子的非刚性三维模型检索方法。

背景技术

近年来，三维模型检索技术是信息检索的一个分支，其就是为了准确、快速、方便的帮助用户寻找相关的三维模型。

现有的三维模型形状分析中的关键点检测算法和特征描述子大多只适用于刚性三维模型，无法满足具有关节可进行姿态变化的非刚性三维模型，其尺度性能、鲁棒性、有效性不符合要求。针对三维形状存在姿态变化、非刚性形变等特点，研究者最初设计的方法大多是基于点之间的测地距离来进行设计的。这类方法对三维形状具有一定的等距等容不变性，但是其对拓扑噪声很敏感、结果容易受噪声影响，且计算量较大。

近年来，随着谱分析技术在图像领域的成功应用，研究者开始研究基于谱分析的三维形状分析技术，并先后提出了一系列基于拉普拉斯一贝尔特拉米(Laplace-Beltrami，LB)算子的三维形状谱特征的方法。由于LB算子的特征函数可以刻画三维形状的几何特性和拓扑结构，且对三维形状具有等距等容不变性，因此其可以很好地应用于三维形状特征提取。但是，这类方法在特征构造的过程中，仍存在一定的有效信息损失。如何在谱域中充分挖掘出三维形状所蕴含的不变性信息，值得进行进一步地深入研究和探索。

现有技术中，将词袋(Bags of Features，BOF)模型运用于三维模型检索，由于BOF模型丢弃了视觉单词之间的相互位置信息，对三维模型的特征表述不够全面，导致检索性能低。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于谱图小波描述子的非刚性三维模型检索方法，以解决现有技术所存在的利用BOF模型描述三维模型的特征，导致检索性能低的问题。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种基于谱图小波描述子的非刚性三维模型检索方法，包括：

计算三维模型点的谱图小波描述子SGWS；

根据得到的谱图小波描述子SGWS，利用BOP模型计算SGWS-BOP特征；

对得到的SGWS-BOP特征进行降维；

根据降维后的特征进行检索。

进一步地，所述计算三维模型点的谱图小波描述子SGWS包括：

对一三维模型，计算每个点的谱图小波描述子，得到p×n的描述子矩阵S＝(s₁,s₂,…,s_n)；

其中，s_i表示三维模型上第i个点的谱图小波描述子,p表示谱图小波描述子的维数，n表示三维模型点的数目。

进一步地，所述计算三维模型点的谱图小波描述子SGWS包括：

计算每个三维模型点的谱图小波函数系数及尺度函数系数，其中，计算尺度函数系数的尺度函数为：

其中，λ表示拉普拉斯贝尔特拉米算子的特征值，λ_min是拉普拉斯贝尔特拉米算子的最小特征值，λ_max是拉普拉斯贝尔特拉米算子最大特征值，γ是将h(0)的值和谱图小波核函数g的最大值相同时取的参数。

通过多分辨率将谱图小波函数系数和尺度函数系数进行融合，生成谱图小波描述子；其中，选取三次样条基函数作为谱图小波核函数，所述谱图小波核函数表示为：