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3D网格模型的关键点检测算法研究

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第一章 绪 论

1.1 研究工作的背景与意义

1.2 研究现状和发展态势

1.2.1 固定尺度关键点检测方法

1.2.2 自适应尺度关键点检测方法

1.3 本文主要研究内容

1.4本文结构安排和主要的工作

第二章 3D网格关键点检测的相关基础

2.1经典算法

2.2 网格显著性

2.3 网格显著性相关算法

2.4 网格简化方法

2.5 尺度空间理论

2.6 测地距离的计算方法

2.7 算法的评价方法

2.7.1 假阴性误差和假阳性误差

2.7.2 加权失误误差

2.8 数据库介绍

2.9 本章小结

第三章 基于显著性和变换域分析的3D网格关键点检测

3.1 算法概述

3.2通过变换域分析获取网格显著性

3.2.1 网格拉普拉斯

3.2.2 从变换域到显著性

3.3 多尺度网格显著性

3.3.2 动态DoG尺度空间

3.3.3 显著性映射

3.4 本章小结

第四章 实验结果与分析

4.1 视觉结果与分析

4.1.1 与真实关键点进行比较

4.1.2 与其他算法进行比较

4.1.3 算法综合评价

4.2 统计分析

4.3 算法性能及应用分析

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 全文总结

5.2 后续展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果

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摘要

由于计算机硬件设备的快速发展,3D模型在生活中得到了广泛的应用。3D网格由于其清晰直观的形式使其成为3D模型的主要表达形式。3D网格的关键点是在三维几何当中最简单而直观的最小元素,它不仅仅在网格的存储方面节省了大量的时间和计算机内存,并且能够以较小的空间成本来展示整个3D网格的最为主要的特点,在3D对象识别、匹配以及检索等实际应用方面发挥着最为基础的作用,因此,3D网格关键点的检测一直都是研究的热点。 3D关键点检测从十多年前就开始研究了,到目前为止已有很多算法出现。但是最为有效的还是局部特征与全局特征相结合的方法。这种方法不仅能捕获局部显著性同时又能捕获全局显著性,为了能更精确地检测3D模型上的关键点,本文使用局部特征与全局特征相结合的方法来进行研究。 本文主要提出了一种检测网格显著性的新方法,这种方法试图与人类感知保持一致。与在空间域中操作的方法不同,该方法捕获与变换域中的网格显著性相对应的信息。以往依赖于中心环绕局部运算符的方法倾向于捕获局部显著性,而本文所提出的频谱网格显著性方法输出显著性图,其捕获全局显著的主要关键点。 本文将网格显著性与变换域分析方法相结合,并提出相应的计算模型应用到3D网格关键点检测问题上面。这是一种基于感知的测量方法,用于测量局部区域在3D网格上的重要性。本文的算法通过利用网格的变换域属性来结合全局考虑,不像大多数现有方法通常基于局部几何线索。本文首先考虑网格的对数拉普拉斯变换域的属性,使用显示与预期行为的差异的那些频率来捕获变换域中的显著性。然后在多个空间尺度的空间域中考虑关于这些频率的信息,以定位显著特征并给出最终的显著区域。 本文选用一个通用的benchmark来评价所提出的算法,首先通过视觉演示与真实关键点进行比较,得出本文算法检测的关键点是比较接近真实关键点的。另外还采用了三种统计学度量进行定量分析,即假阴性误差、假阳性误差和加权失误误差,从三种误差图中可以看出,基于变换域显著性的关键点检测算法的误差较小,证明了基于变换域显著性的3D关键点检测算法能够检测到正确的关键点。

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