[发明专利]一种基于几何图像的三维网格模型检索方法

摘要

本发明公开了一种基于几何图像的三维网格模型检索方法，包括：将三维网格模型通过保面积参数化方法映射到球面上，得到参数化后的球形三维网格，然后将得到的球形三维网格映射到八面体上，沿着八面体的边剪开、铺平，得到一个二维平面；利用三维网格模型的三种不同的几何特征对二维平面上的每个像素点进行编码，获得几何图像；采用标准卷积神经网络结构，将所述几何图像作为输入，经过迭代地训练学习得到几何图像的特征，通过最大值映射得到对应的三维网格模型的特征；根据得到的三维网格模型的特征，计算待检索的三维网格模型与数据库中其余三维网格模型的相似度，根据所述相似度计算的结果，输出检索结果。

主权项

1.一种基于几何图像的三维网格模型检索方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将三维网格模型通过保面积参数化方法映射到球面上，得到参数化后的球形三维网格；然后将得到的球形三维网格映射到八面体上，沿着八面体的边剪开、铺平，得到一个二维平面；(2)对二维平面上的每个像素点进行编码，对刚性三维网格模型，使用最大曲率、最小曲率和高斯曲率进行编码，对非刚性三维模型，使用尺度无关的热核特征值、100维的波核特征的前16位和后16位的特征值进行编码，获得几何图像；所述刚性三维网格模型为三维网格模型表面顶点在受力前后相对位置不变；所述非刚性三维网络模型为具有铰链结构，三维网格模型表面顶点在受力前后相对位置发生改变；所述热核特征为根据热扩散方程计算三维网格表面顶点经过一段时间热量扩散后的剩余热量值，波核特征是根据波动方程计算三维网格表面顶点不同能力等级不同量子粒子的平均分布概率；(3)采用标准卷积神经网络结构，将所述几何图像作为输入，经过迭代地训练学习得到几何图像的特征，通过最大值映射得到对应的三维网格模型的特征；(4)根据得到的三维网格模型的特征，计算待检索的三维网格模型与数据库中其余三维网格模型的相似度，根据所述相似度计算的结果，输出检索结果。