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基于拓扑结构的三维模型特征提取方法研究

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摘要

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究目标和主要研究内容

1.4 论文的组织结构

2 三维模型骨架结构概述

2.2 骨架的定义

2.3 骨架的特性

2.4 骨架提取方法

2.4.1 细化法

2.4.2 距离变换法

2.4.3 Voronoi图方法

2.4.4 基于势场的方法

2.4.5 Reeb图方法

2.5 本章小节

3 基于Reeb图的三维网格模型骨架提取改进算法

3.2 Reeb图算法理论

3.3 μ函数的定义

3.3.1 μ函数的定义及改进

3.3.2 获取基本点集

3.4 创建Reeb图骨架结构

3.4.1 网格模型细分

3.4.2 测地线距离计算

3.4.3 创建骨架特征图

3.5 Reeb图骨架结构匹配算法

3.5.1 骨架节点的拓扑特征

3.5.2 模型间相似性计算

3.5.3 Reeb图结构的拓扑连通性

3.6 本章小节

4 基于Reeb图的骨架结构算法的实现

4.2.1 三维模型数据测量技术

4.2.2 模型数据信息

4.3 骨架结构特征提取

4.4 模型的相似性比较

4.5 本章小节

5 基于Reeb图结构的混合签名匹配算法

5.2.1 模型分割

5.2.2 平面映射

5.3 混合签名计算

5.3.1 面积签名

5.3.2 角度签名

5.4 全局相似性计算

5.5 实验结果

5.5.1 实验环境

5.5.2 全局相似性

5.5.3 局部相似性

5.6 本章小节

6.1 本文内容总结

6.2 工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果

致谢

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摘要

以三维模型为对象的处理方法已经趋向成熟,三维模型的特征提取以及匹配算法成为了计算机视觉方向的一个新领域,三维模型的特征决定了算法的有效性。
  在三维模型的特征处理技术中,拓扑结构特征作为模型形状特征的一种方法,占有重要地位,模型的连通性以及分支结构是较为普遍而有效的拓扑特征。骨架结构是三维模型的一种有效的拓扑结构特征,骨架不仅可以将三维模型中无研究意义的信息去除掉,而且还能够保留三维模型的连通性以及分支结构,是很有效的拓扑特征。
  依据Reeb图的思想原理,本文进行基于三维网格模型的骨架提取,并且充分研究该方法之后,进行改进,采用测地距离求取模型顶点分类值,对三维模型进行细分处理,运用Dijkstra算法计算三维模型上各顶点测地距离值,可以有效利用最短路径,有助于计算结果更加精确,提取出三维模型的骨架特征,并将其作为模型的整体拓扑信息。最后计算模型之间的相似性,以此进行三维模型的匹配。
  本文在上述RG算法的基础上,相继提出一种新的RG描述方法,将RG参数化描述,加强Reeb图表示中的拓扑一致性,突出了几何结构特征。构建RG后,将其分割为多个Reeb图表,再经过拓扑化映射形成标准平面域,分别计算面积变化与角度变化,作为描述三维形状的特征的混合签名。并利用该方法进行三维模型的匹配,提高模型间相似性估计的精确度,量化模型间全局相似性。

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