专利汇可以提供基于二维草图的三维模型检索方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且基于二维草图的三维模型检索系统,需要预先对三维模型 数据库 进行处理,首先由三维模型数据库得到视图数据库,然后计算每幅视图的特征,最终生成特征数据库,检索系统的客户端提取二维草图的形状特征,并将特征提交给 服务器 ,服务器端程序首先将草图的特征与特征数据库中的特征匹配,匹配时根据草图特征的种类,选择不同的 算法 计算二维草图与每个三维模型的相似距离;然后将相似距离排序;最后根据系统 指定 的首页显示模型数,将排序靠前的三维模型的位次、索引图象、URL等,返回给客户端。为了能在组合检索时动态计算特征权重,还要根据已有分类信息构建训练集, 构建时 使得每一类别的模型数目相等,并且保证已知类别的模型集合属于模型数据库。本 发明 能增强轮廓特征描述的鲁棒性,还能通过自适应的特征组合检索方式提高检索的准确度。,下面是基于二维草图的三维模型检索方法专利的具体信息内容。
1、基于二维草图的三维模型检索方法,其特征在于通过以下步骤实现:
(1)对三维模型数据库中的每个模型进行处理,获取三维模型的投影图;
(2)将所有三维模型的投影图,生成视图数据库;
(3)对生成的视图数据库中每幅视图经过特征提取模块的处理,生成特 征数据库;
(4)对客户端的二维草图的形状特征提取,包括Zernike矩特征和傅立叶 轮廓描述符;
(5)将客户端提交的二维草图特征和特征数据库中的特征匹配,计算相似 距离并排序,最终生成检索结果。
2、根据权利要求1所述的基于二维草图的三维模型检索方法,其特征 在于:所述步骤(1)对三维模型数据库中的每个模型进行处理,获取三维 模型的投影图的具体步骤如下:
(1)模型坐标的标准化,包括平移变换标准化和旋转变换标准化,首 先进行平移变换标准化,计算模型的质心,将质心平移到坐标原点;然后采 用改进的连续PCA方法来确定模型的三个主轴,对它进行旋转变换标准化, 绕原点旋转模型使它的坐标轴和主轴重合;
(2)采用正投影方式投影,根据模型的最小包围球的大小计算视锥体 六个裁剪面的位置,保证投影时模型的最小包围球始终在视锥体内;
(3)依次定义视线方向为三个坐标轴的负方向,保存窗口中显示的内 容,即为模型的三幅投影图。
3、根据权利要求1所述的基于二维草图的三维模型检索方法,其特征在 于:所述的步骤(2)对于所有三维模型的投影图,通过投影图处理模块生成 视图数据库的方法如下:
(1)对投影图进行图象二值化,使其变为前景为1、背景为0的二值 图象;
(2)对图象进行二值形态滤波中的Close运算。
4、根据权利要求1所述的基于二维草图的三维模型检索方法,其特征 在于:所述的步骤(3)对生成的视图数据库中每幅视图经过特征提取模块 的处理,生成特征数据库的步骤如下:
(1)计算视图的Zernike矩特征;
(2)对适合的目标区域计算傅立叶轮廓描述符,作为轮廓特征。
5、根据权利要求4所述的基于二维草图的三维模型检索方法,其特征 在于:所述的步骤(1)中计算视图的Zernike矩特征的方法如下:
(a)采取二值形态滤波中的Close运算;
(b)将区域质心平移到坐标系原点,将区域边缘到质心的最大距离缩放 到1,这两步操作是为了保证目标区域特征不受平移、比例变换的影响;
(c)计算Zernike矩;
(d)对得到的复数系数求辐值,辐值标准化通过将辐值除以前景区域中 的象素个数来实现;
(e)最终将标准化后的辐值作为视图的Zernike矩特征。
6、根据权利要求4所述的基于二维草图的三维模型检索方法,其特征在 于:所述的步骤(2)中计算傅立叶轮廓描述符的方法如下:
(a)在跟踪区域轮廓前,采取二值形态滤波中的Bridge操作和Clean 操作来尽量保证目标对象的连通性,Bridge操作将目标区域的接近但不连通 的部分连接起来,Clean操作可以去除孤立的亮点;
(b)判断目标区域的连通性。对于经过这两步滤波操作后仍不连通的目 标区域,不计算傅立叶轮廓描述符;
(c)如果目标区域连通,则首先跟踪目标的外轮廓;然后对边缘象素序 列,依次计算它们到区域中心的距离;
(d)进行傅立叶变换;
(e)最后对傅立叶变换后得到一组复数系数{an}进行标准化,经标准化 得到{|bn|,n=1,…N-1},其中bn=an/a0,作为视图的傅立叶轮廓描述符。
7、根据权利要求1所述的基于二维草图的三维模型检索方法,其特征在 于:所述的步骤(5)中的计算相似距离并排序的步骤如下:
(1)构建训练集,模型数据库中的部分模型已包含类别信息,从每一类 别中挑选K个典型模型组成训练集,K的取值范围为1-最小类别的模型总 数;
(2)当草图中的目标区域满足连通性要求时,草图特征包含Zernike矩和 傅立叶轮廓描述两种特征,则结合这两种特征求解检索结果,主要需要计算特 征的权重;
(3)当草图中的目标区域不满足连通性要求时,直接依据Zernike矩计算 相似距离、采用快速排序方法将三维模型排序。
8、根据权利要求7所述的基于二维草图的三维模型检索方法,其特征在 于:所述的步骤(2)中计算特征的权重主要步骤为:
(a)分别依据这两种特征计算二维草图与数据库中每个模型的相似距离, 采用草图与模型3个视图的特征距离的最小值来度量,设二维草图与模型的相 似距离为d(sketch,model),则计算公式如下;
d(sketch,model)=min(d(sketch,view1),d(sketch,view2),d(sketch,view3))
其中d(sketch,view1),d(sketch,view2),d(sketch,view3)分别是草图特征与模型的3个 视图的同种特征之间的距离。
(b)对于按照这两种特征得到的相似距离,分别采用快速排序方法将相似 距离升序排列;
(c)对于在排序中位次靠前的前K个检索结果,分析属于训练集中已知类 别的模型数目,确定模型数目最多的模型类别;
(d)如果依据这两种特征所得到的模型类别一致,设为类别C,Zernike矩 和傅立叶轮廓描述的特征权重分别用wz、wf表示,则
其中依据Zernike矩得到前K个检索结果中C类模型数目为kz,依据傅立 叶轮廓描述得到的前K个检索结果中C类模型数目为kf;
(e)如果由(c)中得到的模型类别不一致,则在用加权距离度量草图和模型 视图的相似距离时,采用如下计算公式:
wz=0.5,wf=0.5
至此,计算出特征组合检索时需要的权重;
(f)组合这两种特征,计算二维草图与模型的相似距离,在度量草图和每个 模型3幅视图的相似距离d(sketch,viewi)时采用加权距离,计算公式如下:
其中dz和df分别是依据Zernike矩和傅立叶轮廓描述得到的草图与模型 视图的相似距离,dzmax和dfmax分别是依据Zernike矩和傅立叶轮廓描述得到的 草图与模型视图的最大相似距离;
(g)采用快速排序方法将三维模型按照加权后的相似距离升序排列。
本发明涉及一种基于内容的三维模型检索方法,特别是一种基于二维草 图的三维模型检索方法。
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