隨著幾何建模技術(shù)及三維數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的發(fā)展,模型復(fù)用已成為一種經(jīng)濟(jì)、實(shí)用、快速的三維模型開發(fā)方式,高效的三維模型檢索系統(tǒng)是其支撐基礎(chǔ)。通過三維模型檢索系統(tǒng)的工作流程和稀疏算法的分析,對三維模型的光滑預(yù)處理、形狀描述符的提取以及相似性匹配技術(shù)進(jìn)行了深入研究,主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1.將稀疏表示技術(shù)推廣到三維模型的表示,建立基于稀疏表示的三維模型處理整體框架,并應(yīng)用于兵馬俑三維模型的光滑預(yù)處理過程。使用拉普拉斯基和小波基構(gòu)造非自適應(yīng)性字典,相干參數(shù)的計(jì)算驗(yàn)證了此稀疏字典的有效性。與譜網(wǎng)格處理方法相比,得到的表示系數(shù)更稀疏,用更少的重建系數(shù)能獲得更好的光滑效果。2.提出了一種基于微分坐標(biāo)的三維模型光滑算法。使模型頂點(diǎn)的法向平均曲率為0,通過l1范數(shù)最小約束將三維模型特征點(diǎn)標(biāo)定過程轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問題的求解過程,構(gòu)造了新的權(quán)值函數(shù)及二次能量光滑函數(shù),改進(jìn)了頂點(diǎn)約束重建算法。本方法能準(zhǔn)確的標(biāo)注模型的特征點(diǎn),經(jīng)兵馬俑三維模型的光滑預(yù)處理過程驗(yàn)證,能較好的保持其幾何細(xì)節(jié)特征。3.提取了一種基于多特征融合的形狀描述符并用于三維模型檢索。定義了模型的全局和局部徑向距離描述符,使用球坐標(biāo)射線法及三角面片面積... 

【文章來源】：西北大學(xué)陜西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：124 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 選題背景與意義
    1.2 研究問題的定義
        1.2.1 三維模型的表示
        1.2.2 三維模型的光滑
        1.2.3 三維模型的相似性匹配
    1.3 本文的主要研究工作
    1.4 本文結(jié)構(gòu)
第二章 基于內(nèi)容的三維模型檢索系統(tǒng)
    2.1 通用三維模型檢索系統(tǒng)簡介及總體框架
    2.2 三維模型光滑預(yù)處理技術(shù)
        2.2.1 三維模型光滑算法的分類
        2.2.2 三維模型光滑算法的評價(jià)
        2.2.3 相關(guān)光滑算法概述
    2.3 形狀描述符的提取技術(shù)
        2.3.1 基于三維模型統(tǒng)計(jì)特性的提取算法
        2.3.2 基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的提取算法
        2.3.3 基于二維投影視圖的提取算法
        2.3.4 基于多特征融合的提取算法
    2.4 三維模型的相似性匹配技術(shù)
        2.4.1 基于向量空間的相似性匹配算法
        2.4.2 基于分類信息的相似性匹配算法
    2.5 三維模型檢索系統(tǒng)的評價(jià)
    2.6 亟待解決的問題
    2.7 本章小結(jié)
第三章 基于稀疏表示的三維模型光滑算法
    3.1 引言
    3.2 數(shù)字信號的稀疏表示
    3.3 稀疏字典的構(gòu)造及評價(jià)
        3.3.1 一種融合幾何和拓?fù)涮卣鞯穆?lián)合稀疏字典的構(gòu)造方法
        3.3.2 基于相干參數(shù)的稀疏字典評價(jià)
    3.4 基于聯(lián)合字典構(gòu)造的二維圖形稀疏表示及光滑
        3.4.1 二維幾何信號的光滑算法
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.5 基于聯(lián)合字典構(gòu)造的三維模型稀疏表示及光滑
        3.5.1 三維幾何信號的光滑算法
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于微分坐標(biāo)的三維模型光滑算法
    4.1 引言
    4.2 離散網(wǎng)格曲面的拉普拉斯算子
1范數(shù)約束的特征點(diǎn)稀疏標(biāo)定算法">    4.3 一種l₁范數(shù)約束的特征點(diǎn)稀疏標(biāo)定算法
    4.4 基于面法向量保特征的三維模型光滑算法
        4.4.1 保特征的加權(quán)最小二乘面法向量光滑算法
        4.4.2 改進(jìn)的質(zhì)點(diǎn)約束三維模型重建算法
        4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 基于拉普拉斯坐標(biāo)保特征的三維模型光滑算法
        4.5.1 保特征的加權(quán)最小二乘拉普拉斯坐標(biāo)光滑算法
        4.5.2 改進(jìn)的頂點(diǎn)約束三維模型重建算法
        4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于稀疏匹配的三維模型檢索算法
    5.1 引言
    5.2 一種多特征融合的形狀描述符提取算法
        5.2.1 面積加權(quán)的全局徑向距離特征提取
        5.2.2 灰度圖像映射的局部徑向距離特征提取
        5.2.3 基于核函數(shù)的特征融合
        5.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.3 基于稀疏匹配的相似性度量算法
        5.3.1 二次錐規(guī)劃原理
        5.3.2 基于二次錐規(guī)劃的相似性度量算法
        5.3.3 基于特征矩陣分塊及稀疏化的檢索算法
        5.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    1. 本文工作總結(jié)
    2. 進(jìn)一步工作展望
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及參與的項(xiàng)目
參考文獻(xiàn)
主要符號表


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]三維模型檢索與壓縮關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 杜卓明.西北大學(xué) 2012
[2]圖像的稀疏字典及其應(yīng)用[D]. 易學(xué)能.華中科技大學(xué) 2011
[3]二次錐規(guī)劃的算法研究[D]. 遲曉妮.西安電子科技大學(xué) 2008
[4]基于形狀的三維模型檢索若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 劉玉杰.中國科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所） 2006
[5]基于感知特征的網(wǎng)格處理算法的研究[D]. 趙明喜.上海交通大學(xué) 2006



本文編號：3148873