發(fā)布時間：2016-11-25 23:04

  本文關鍵詞：基于視角特征的模型檢索方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《西北大學》 2015年

基于視角特征的模型檢索方法研究

馬金林  

【摘要】：現(xiàn)如今,越來越多的三維技術(shù)得到廣泛應用,如3D打印技術(shù)、3D掃描技術(shù)、三維設計軟件等,三維技術(shù)日益在信息共享方面顯示出巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＨS模型的特征提取與檢索是計算機圖形學領域的研究熱點之一,是一個極具挑戰(zhàn)性的開放課題,具有重要的理論和實用價值。三維模型檢索系統(tǒng)的核心問題是如何建立一個高效的特征提取算法,以支持大數(shù)據(jù)背景下互聯(lián)網(wǎng)海量三維模型的復雜檢索。然而,三維模型包含的復雜信息為特征提取帶來了巨大挑戰(zhàn)。首先,雖然某種特征(幾何特征、視覺特征和拓撲特征等)對特定范圍的模型具有一定的識別能力,但是該特征并非適合一切模型；其次,各類特征之間并不是孤立、無聯(lián)系的,它們共同存在、相互作用,如何既充分利用單一特征的優(yōu)點,又權(quán)衡復合特征的維度問題,是一個十分棘手的難題；最后,現(xiàn)有的單一特征或復合特征始終無法很好地表述人類思維對三維模型的識別過程。國內(nèi)外學者在此方面做了很多工作,但至今并未得到有效解決。針對以上問題,本文對基于視角的特征提取方法進行了一系列研究,提出幾種行之有效的新方法,具體完成的主要研究工作如下：1、提出一種獲取三維模型視角圖像的新方法。利用三維Radon變換的兩個角度參數(shù)θ和φ確定投影平面,并獲得三維模型在這個平面上的投影,該投影即為三維模型在視角(θ,φ)下的視角圖像。該方法將函數(shù)變換產(chǎn)生的信息作為視角圖像,不僅降低了特征維度,而且提高了模型檢索效率。2、給出了一種基于三維Radon變換和BOVF算法的視角特征獲取方法。通過三維Radon變換獲得每個模型的多視角圖像之后,利用Bag-of-Features算法生成模型庫的視覺詞典,統(tǒng)計視覺詞匯的出現(xiàn)頻率作為模型特征,最后利用該特征進行模型檢索。實驗結(jié)果表明：(1)該特征可以準確描述三維模型；(2)該方法的檢索性能優(yōu)于比較算法；(3)該方法的檢索性能穩(wěn)定,受系統(tǒng)參數(shù)影響較小。3、構(gòu)造了歸一化三維Radon中心矩,并應用于三維模型的視覺特征提取。首先結(jié)合PCA方法構(gòu)造了歸一化三維Radon中心矩,該矩特征具有平移、旋轉(zhuǎn)和放縮不變性；其次,利用不同視角下的歸一化三維Radon中心矩獲得三維模型的視覺特征,并組合得到三維模型的特征向量。該方法無需獲取模型的視角圖像,可以直接對特定視角下的模型進行矩變換得到視覺特征,極大地簡化了現(xiàn)有視角特征方法的提取過程。實驗結(jié)果表明,該方法提取的特征具有良好的描述能力、較短的特征提取時間和穩(wěn)定的檢索性能,并且矩參數(shù)對其檢索性能的影響較小。4、提出一種利用特征直方圖提取蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)特征的方法。首先,設計了一種正多邊形獲取蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)視角圖像的方法,自動實現(xiàn)模型的選取、加載、旋轉(zhuǎn)和圖像捕獲等功能。其次,利用SURF算法提取每幅視角圖像的局部特征,并利用K-means算法生成視覺詞典,建立詞匯直方圖。最后,綜合各視角圖像的直方圖作為蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的特征向量。實驗結(jié)果表明：(1)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的特征直方圖的正確預測率明顯高于比較算法；(2)具有較高的查全率和查準率；(3)詞典大小和樣本集數(shù)量對檢索性能的影響較小。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：西北大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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本文編號：193045