[发明专利]一种基于点对应的3D形状模型分析及检索方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图形学技术领域，具体涉及一种基于点对应的3D形状模型全局分析及检索方法及装置。

背景技术

3D模型的再利用具有很重要的实用价值。人们常通过对3D模型进行分割，重组来创造新的3D模型，这是创造新的3D模型的重要方式，因此在一个大的3D形状数据库中进行检索就显得非常重要。

发明内容

为了实现3D形状数据库分析与检索的功能，本发明的目的是提供一种基于3D形状数据库的点对应相似度量函数的建立技术，从而实现3D形状数据库全局分析与检索方案。

为了达成所述目的，本发明提出了一种3D形状模型全局分析及检索方法，其包括：

步骤1、给定待检索模型，计算该模型与3D形状数据库中其它3D形状模型的距离；

步骤2、根据所述距离选择最相似的预定数量的3D形状模型输出；

其中，对于任一其他3D形状模型，计算其上每一点与待检索模型之间的最优仿射变换下的所述每一点的对应点之间的欧式距离，并利用所述每一点与待检索模型上的各点的最大相似度量值加权得到加权欧式距离，然后所述其他3D形状模型中所有点与待检索模型上的各点的最大相似度量值之和对所述每一点的加权欧氏距离进行归一化得到归一化后的加权欧氏距离，最后将所述其他3D形状模型上所有点的归一化后的加权欧氏距离求和得到待检索模型与3D形状数据库中其他3D形状模型的距离。

本发明的有益效果：本发明从3D形状数据库出发，通过构造点对应的相似度量函数实现在该形状库中的检索，与传统的检索技术相比，本发明的检索技术可实现任意流形形状的全局检索。

附图说明

图1示出了本发明基于点对应的3D形状模型分析及检索方法的原理图；

图2为本发明中3D形状数据库的点对应相似度量函数及其离散化形式示意图；

图3示出了本发明中形状库的关联图及点对应相似度量函数的优化示意图；

图4（A）~图4（B）示出了本发明实施例中形状库的关联图的初始化及初步优化示意图；

具体实施方式

下面将结合附图对本发明加以详细说明，应指出的是，所描述的实施细节旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。

图1示出了本发明公开的一种3D形状模型分析及检索方法流程图。如图1所示，其包括：

步骤1、给定待检索模型，计算该模型与3D形状数据库中其它3D形状模型的距离；

步骤2、根据所述距离选择最相似的预定数量的3D形状模型输出。

其中步骤1是本发明的重点，其需要通过3D形状数据库分析与3D形状模型的检索来完成。

3D形状数据库的点对应相似度量函数的建立技术步骤如下：（1）3D形状数据库预处理；（2）3D形状数据库初始对应图的构造；（3）3D形状数据库点对应矩阵的构造；（4）基于谱嵌入理论的点对应相似度量函数的构造；（5）3D形状数据库的对应图及点对应相似度量函数的优化。

3D形状模型检索技术主要包括：（I）基于3D形状数据库点对应相似度量函数，构造选定的某一个形状模型与3D形状数据库中其它形状模型的相似性度量；（II）基于上述技术的3D形状数据库分析及3D形状模型检索方案。在该方法中，3D形状数据库的点对应相似度量函数的建立技术、3D形状的检索技术是核心部分。

参照图1，该方法包括以下各部分：

（1）3D形状数据库预处理

我们通过自己扫描或从网络（比如Google 3D Warehouse）上获取大量的3D形状模型，组建一个3D形状数据库，包括椅子、飞机……等生活中常见物体的3D形状模型。

记3D形状数据库为，其中表示一个单独的3D形状模型，模型总数为。为了减小计算量，我们并不用每个3D形状的所有顶点，而是每个模型确定个采样点，记作。确定采样点方法如下：对一个3D形状模型，从其任意一个顶点出发，令，找到3D形状的顶点中与最远的点，记作，即满足（表示欧几里得范数），然后将之加入，则；然后再找3D形状的顶点中与最远的点，记作，即满足，然后将之加入，则，如此，直到中顶点个数为。则每个3D形状模型对应的即为经过预处理后3D形状数据库中每个3D形状模型的表示，下面的m就是此处得到的。

（2）3D形状数据库初始对应图的构造