[发明专利]一种基于压缩感知的三维模型特征提取方法

说明书

本发明提供一种基于压缩感知的三维模型特征提取方法，首先，选取三维模型为离散体素化格式的三维模型，再选取各个视角的方位作为参考平面，并设计等高变换函数，将三维模型按照等高变换函数实现空间分层；其次，将每个空间分层模型投影到参考平面，构造投影矩阵，并提取投影矩阵的信息熵；最后，对各个投影矩阵进行稀疏处理，并进行二维压缩感知处理，得到空间分层特征。本发明可多角度反映三维模型的特征，实现对体素化格式的三维模型进行空间分层处理，对复杂结构的三维模型进行空间分解，不仅提高三维模型特征提取的准确性和高效性，而且提取低维高效的空间几何特征，避免特征冗余，从而保证三维模型检索的速度和质量。

技术领域

本发明涉及三维模型处理领域，更具体地说，涉及一种基于压缩感知的三维模型特征提取方法。

背景技术

随着信息检索技术的迅速发展以及计算机性能的提高，信息处理从传统模式向新型模式转变。相对于文本信息和二维图像，更为真实丰富的三维模型的应用越来越广泛。在如今海量三维模型库中，如何实现基于三维模型重用的管理与检索，快速准确地找到符合要求的三维模型，已成为目前检索领域的一个重要的研究课题。

作为继声音、图像和视频之后的第四种多媒体数据类型，基于内容的三维模型检索技术的发展备受关注。如何能既简单快速地提取内容的特征又高效准确度量模型相似性是基于内容的三维模型检索技术中的核心问题，这两个问题是被广泛研究的热点问题，也是极具挑战性的难点问题之一。

目前多数基于内容的三维模型检索方法还存在一些问题：如所提取特征不能完全表达三维模型信息、计算复杂度高、特征提取和特征匹配的时间长、特征存储空间大、特征信息容易缺失、不能实现用户交互操作等。而在三维模型检索方法中，对三维模型进行特征提取是保证检索速度和质量的重要手段，因此，随着多媒体应用领域对三维模型检索速度和质量不断提高的要求，如何提高对三维模型进行特征提取的准确性和高效性，是三维模型检索领域有待更深入研究和探索的课题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种基于压缩感知的三维模型特征提取方法，该三维模型特征提取方法可多角度反映三维模型的特征，实现对体素化格式的三维模型进行空间分层处理，对复杂结构的三维模型进行空间分解，不仅提高三维模型特征提取的准确性和高效性，而且提取低维高效的空间几何特征，避免特征冗余。

为了达到上述目的，本发明通过下述技术方案予以实现：一种基于压缩感知的三维模型特征提取方法，其特征在于：

首先，选取离散体素化格式的三维模型，再选取各个视角的方位作为参考平面，并设计等高变换函数，将三维模型通过等高变换函数实现空间分层，得到空间分层模型；

其次，将每个空间分层模型投影到参考平面，构造投影矩阵，并提取投影矩阵的信息熵；

最后，对各个投影矩阵进行稀疏处理，并进行二维压缩感知处理，得到空间分层特征。

在上述方案中，本发明通过基于压缩感知的三维模型特征提取方法可多角度反映三维模型的特征，实现对体素化格式的三维模型进行空间分层处理，对复杂结构的三维模型进行空间分解，从而提高三维模型特征提取的准确性和高效性，进而保证三维模型检索的速度和质量。

本发明方法包括以下步骤：

步骤s101：选取三维模型为离散体素化格式的三维模型，并进行三维模型体素化预处理，得到体素化预处理后的三维模型M(s×s×s)，其中s为离散体素模型分辨率；

步骤s102：以xoy＝0平面作为参照平面，选定等高变换函数映射：f(x,y,z)＝z，划分分层数为L，分层步长为step＝s/L；构造L个投影矩阵proj_l(BS×BS),l＝1,2,...L；BS为投影矩阵的大小，初始时矩阵的每个元素为0，即proj_l(i,j)＝0,i.j＝1,2,....,BS；l＝1,2,...,L；