本文選題：映射關(guān)系 + 輪廓線提取�。� 參考：《西北大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種基于二維圖像的三維模型分割方法。傳統(tǒng)的三維模型分割過程常常伴隨著較大的計(jì)算量與復(fù)雜度。與之相對(duì)的,二維圖像分割技術(shù)已經(jīng)非常成熟,而且圖像分割過程相比三維模型分割過程而言更加的直觀,計(jì)算效率高。針對(duì)上述問題,本文利用圖像分割的結(jié)果指導(dǎo)完成三維模型分割。該方法利用三維模型預(yù)處理與圖像分割相結(jié)合的方式,建立投影圖像與三維模型的映射關(guān)系,提取投影圖像中幾何對(duì)象的輪廓線,并對(duì)其進(jìn)行分割,最后將分割結(jié)果映射至三維模型。具體研究?jī)?nèi)容如下:1.提出了一種基于CPCA的二維圖像至三維模型的映射方法。該方法利用CPCA方法對(duì)模型進(jìn)行預(yù)處理,建立三維模型包圍盒,并利用該包圍盒對(duì)模型進(jìn)行投影操作,獲得二維圖像至三維模型的映射關(guān)系。2.提出了一種基于點(diǎn)集的輪廓線提取方法。該方法通過二值圖提取前景像素對(duì)應(yīng)的點(diǎn)集,對(duì)該點(diǎn)集進(jìn)行幾何圖像的構(gòu)建,繼而在此基礎(chǔ)上進(jìn)行輪廓線提取。通過該方法提取的輪廓線具有較高的精度,可以很好的保存物體的邊緣信息,不易受到噪聲點(diǎn)的影響。3.提出了一種改進(jìn)了的基于曲率多尺度的自適應(yīng)角點(diǎn)檢測(cè)方法(AMCP方法)。該方法使用由點(diǎn)集提取的輪廓線來取代傳統(tǒng)的Canny算子輪廓線,并且在AMCP方法的基礎(chǔ)上對(duì)檢測(cè)到的角點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步的篩選,提高了檢測(cè)準(zhǔn)確率。4.提出了一種基于弱相關(guān)性的圖像分割方法。該方法通過對(duì)鄰域內(nèi)角點(diǎn)間相關(guān)性的計(jì)算,排除具有強(qiáng)相關(guān)性的點(diǎn),對(duì)具有弱相關(guān)性的點(diǎn)進(jìn)行連接。形成了滿足人類視覺特性的圖像分割結(jié)果,并用該結(jié)果完成三維模型分割。
[Abstract]:In this paper, a three-dimensional model segmentation method based on two-dimensional image is designed and implemented. The traditional three-dimensional model segmentation process is often accompanied by a large amount of computation and complexity. In contrast, two-dimensional image segmentation technology has been very mature, and the process of image segmentation is more intuitive than three-dimensional model segmentation process, high computational efficiency. In order to solve the above problems, we use the result of image segmentation to complete 3D model segmentation. In this method, the mapping relationship between projection image and 3D model is established by combining 3D model preprocessing with image segmentation, and the contour line of geometric object in projection image is extracted and segmented. Finally, the segmentation results are mapped to the 3D model. The specific contents of the study are as follows: 1. A mapping method from two-dimensional image to three-dimensional model based on CPCA is proposed. This method uses CPCA method to preprocess the model, establishes the three-dimensional model bounding box, and uses the bounding box to project the model, and obtains the mapping relation between 2D image and 3D model. A method of contour extraction based on point set is proposed. In this method, the point set corresponding to foreground pixels is extracted by binary graph, and the geometric image of the point set is constructed, and then the contour line is extracted. The contour line extracted by this method has a high accuracy and can preserve the edge information of the object very well, and is not easily affected by the noise point. 3. An improved adaptive corner detection method based on curvature multi-scale is proposed. In this method, the contours extracted from the point set are used to replace the traditional Canny operator contours, and the detected corner points are further filtered on the basis of the AMCP method, which improves the detection accuracy. 4. A method of image segmentation based on weak correlation is proposed. By calculating the correlation between the corner points in the neighborhood, the method eliminates the points with strong correlation and connects the points with weak correlation. The image segmentation results satisfying the human visual characteristics are obtained, and the 3D model segmentation is completed with the results.
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1849944