[发明专利]一种基于草图轮廓特征的三维模型最佳视角选取方法

权利要求书

1.一种基于草图轮廓特征的三维模型最佳视角选取方法，其特征在于，包括以下具体步骤：

步骤A：基于轮廓线条上下文环境的特征匹配算法，来计算草图和三维模型视角投影图的相似度，以此将所有给定的手绘草图映射到对应三维模型的视角上；

步骤B：根据度量出的草图与三维模型视角的相似度，获取三维模型视角被手绘草图的映射概率，基于该映射概率设定约束条件，选取模型潜在最佳视角的正负样本数据库训练集；

步骤C：利用词袋模型为每个三维模型构建特征向量，并基于正负样本，利用支持向量机训练出一个三维模型潜在最佳视角的分类器；

步骤D：将三维模型视角的多样性引入到视角排序算法中，为每个三维模型选取出前N个给定个数的最佳视角；

在直接比较草图和三维模型视角的相似度之前，还要进一步进行如下操作：首先，将三维模型视角的投影图转化成与手绘草图相似的轮廓图；再，将所有轮廓图上轮廓线条内的像素点组成轮廓组，并将轮廓组根据相关度进行合并；然后，比较两轮廓组之间的相似度，最后根据轮廓组的相似度计算轮廓图的相似度。

2.根据权利要求1所述的三维模型最佳视角选取方法，其特征在于，每两个轮廓组g_i和g_j之间的相关度比较公式为：

a(g_i，g_j)＝|cos(θ_i-θ_ij)·cos(θ_j-θ_ij)|²；

其中，g_i定义为初始轮廓组，x_i为该轮廓组在轮廓图上的平均位置，θ_i为该轮廓组的平均边缘方向，g_j定义为对比轮廓组，x_j为该轮廓组在轮廓图上的平均位置，θ_j为该轮廓组的平均边缘方向，θ_ij为x_i和x_j的夹角大小。

3.根据权利要求1所述的三维模型最佳视角选取方法，其特征在于，两轮廓组g_i和g_j之间形状的相似度为：

dapp(gi,gj)=exp(-dspa(gi,gj)22σspa2)·cos(θi-θj),]]>

其中，θ_x是轮廓组g_x的边缘方向，d_spa(g_i,g_j)是两轮廓组归一化后在各自轮廓图中平均位置的欧式距离，且σ_spa的值为定值。