[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

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理、计算机图形学领域，尤其涉及的是一种基于草图轮廓特征的三维模型最佳视角选取方法。

背景技术

近几年来，三维计算机图形学技术已经取得了长远的发展，成为了日常生活中不可或缺的一部分。三维模型作为三维计算机图形学的基本要素尤其扮演着越来越为重要的角色。为了在真实应用程序中取得更好的运行结果，就要求各类三维模型相关的分析建模算法拥有更高的计算精度。为三维模型自动地选取最佳视角是其中最为重要的算法之一，常常作为其它三维模型相关算法的预处理工作。

三维模型最佳视角选取算法已经被广泛地运用于各类三维计算机图形学应用中，其中包括：虚拟现实、三维模型检索、计算机辅助设计(CAD)以及三维多媒体等其它领域。所谓三维模型最佳视角选取算法，即给定任意一个三维模型，为该模型计算出给定个数的观察视角并且使得这些视角最为符合人类的视觉感受。

在现阶段的研究工作中，已提出了多种不同的三维模型最佳视角选取算法。其中许多算法致力于探索三维模型的几何特征，例如构成三维模型顶点与面片之间的结构关系，同人类视觉系统之间的联系，这类算法包括模型显著性(Mesh Saliency)以及模型视角的熵(Viewpoint Entropy)等等。它们的目标是通过分析三维模型的哪一部分最能引起人类的观察兴趣，以此来解决三维模型最佳视角选取的问题。然而，对这一问题进行建模是非常困难的，这是因为要对三维模型进行精确的结构分析本身就是一个非常具有挑战性的工作。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于草图轮廓特征的三维模型最佳视角选取方法，旨在从相关手绘草图中学习出能够反映人类视觉系统观察物体习惯的信息并以此计算出对应三维模型的最佳视角。

本发明的技术方案如下：

一种基于草图轮廓特征的三维模型最佳视角选取方法，其包括以下具体步骤：

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。

所述的三维模型最佳视角选取方法，其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。

所述的三维模型最佳视角选取方法，其每两个轮廓组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。

所述的三维模型最佳视角选取方法，其两轮廓组g_i和g_j之间形状的相似度为：

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。