[发明专利]基于手绘草图集成描述子的三维模型检索方法

说明书

本发明提出了一种基于手绘草图集成描述子的三维模型检索方法，该方法首先对三维模型按照固定投影的方法获取62幅视图集。在视图集中选取轮廓特征最长的24幅二维视图作为三维模型的最优特征视图集。然后，构建融合全局视图特征和二维形状分布的集成描述子。接着对手绘草图进行降噪处理，利用集成描述子提取手绘草图和二维视图的特征。最后利用欧式距离计算草图与二维视图的相似性，检索出与草图近似的二维视图对应的三维模型。此方法首先利用多视图固定投影的方法来解决三维模型降维时特征丢失的问题；其次采用手绘草图降噪方法提高草图精度；最后利用区域特征(全局视图特征)与边界轮廓特征(二维形状分布)结合的集成描述子解决了单一特征描述子特征描述不全的问题。

技术领域：

本发明属于计算机图形学领域，尤其涉及了一种基于手绘草图集成描述子的三维模型检索方法。

背景技术：

随着3D扫描与建模技术的发展，三维模型在日常生活中的应用也越来越普及，并逐渐成为各领域工作者设计图形方案的首选形式。因此，设计有效的检索系统帮助用户从大型三维模型数据库中找到所需的三维模型已经成为计算机图形学领域中的研究热点。检索三维模型最常用方法是基于实例的方法，用户提供现有三维模型作为查询输入，检索系统可以从数据库中返回类似的三维模型。然而考虑到普通用户未必拥有适当的三维模型，所以另一种方法是使用二维手绘草图作为查询输入，用户可以通过快速绘制二维草图来描述目标三维模型。但是，二维手绘草图仅仅是粗滤且简单的表示，仅包含原始三维模型的部分信息。因此，实现基于二维手绘草图的检索比基于实例的检索更具有挑战性。基于手绘草图检索三维模型的方法总体上可分为两类：基于草图重建的三维模型检索方法和基于草图匹配三维模型投影视图的检索方法。现有常见的三维模型重建方法，需要使用几何学的知识来重建三维模型或者直接绘制三维模型草图，检索方法效率不高，且复杂模型的检索效果不够理想。因此，本发明采用基于草图匹配三维模型投影视图的检索方法。基于草图匹配三维模型投影视图的检索方法主要存在三个问题。1.手绘草图噪声太多的问题。2.三维模型投影为二维视图的问题。3.视图的有效特征描述符的提取问题。针对上述问题，本发明采用固定投影的方式获取三维模型特征，并根据最佳特征选取最优视图集。采用判断曲率值等方法进行草图降噪。结合全局视图特征和二维形状分布得到集成特征描述子，解决了单一描述子辨识度不高的问题。

发明内容：

本发明针对现有技术的不足之处，提供了一种基于手绘草图集成描述子的三维模型检索方法。该方法首先对三维模型选取一定角度进行固定投影，从获取的视图集甄选出一部分特征明显的视图作为最优视图集。其次对手绘草图进行人工降噪，采用判断曲率值大小和计算闭合曲线上采样点偏移角度累加和的大小等方法。然后提取草图与二维视图的集成特征，该特征由全局视图特征和二维形状分布进行加权获得。最后利用欧式距离计算草图与二维视图的相似度作为检索条件。此方法保证了三维模型在投影降维时，特征不冗余并且降低特征损失，而且利用集成描述子解决了单一描述子辨识度不高的问题。

1.以下结合附图和具体实施案例，对本发明的具体实施方式作进一步地详细说明。

步骤1：使用固定投影方法对三维模型进行投影，将多个虚拟摄像机投影呈现的62张图像作为视图集，并采取特征最显著的24张视图作为最优视图集。

步骤2：本发明对草图进行降噪处理，包括删除冗余笔画和闭合检查等。

步骤3：对二维视图进行特征提取，特征描述符包括全局视图特征和形状区域特征，全局视图特征包含Zernike矩和傅里叶描述符，形状区域特征包括二维形状分布，该特征描述符本发明中称之为集成描述子。

步骤4：在检索模型时，以二维草图作为输入，经过降噪处理，利用集成描述子提取草图特征，提取待查询数据库中三维模型对应的特征，计算草图与三维模型对应特征的欧式距离。最终将相似度最高的8个模型作为检索结果输出到检索列表。

2.根据权利要求1所述的基于手绘草图集成描述子的三维模型检索方法，其特征在于，所述步骤1的具体步骤为。