[发明专利]基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法

权利要求书

1.基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)从互联网上获取三维模型及其渲染图像；

(2)提取出渲染图像的主干骨架图，为渲染图像分类作预处理；

(3)对预处理后的渲染图像提取骨架形状上下文特征，使用多类线性SVM实现渲染图像分类，得到渲染图像的数据集；

(4)对数据集中所有的渲染图像进行HSV颜色量化，为三维模型检索作预处理；

(5)通过邻近像素点间的本质关系提取渲染图像的颜色、纹理、形状和布局信息，形成渲染图像的全局角度结构特征，建立数据集的特征库；

(6)对输入的自然图像提取相同的全局角度结构特征，采用距离度量方法从特征库中检索相似模型，并以相似度大小排序。

2.根据权利要求1所述的基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法，其特征在于：所述步骤(1)通过直观的单一对应方式从互联网上获取三维模型及其渲染图像。

3.根据权利要求1所述的基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法，其特征在于：所述步骤(2)的具体步骤如下：

(2.1)对渲染图像进行初步二值化，并通过二次腐蚀和二次膨胀获得较优二值图像；

(2.2)基于较优二值图像采用骨架算法获得骨架图，计算骨架的每段末端分支的权重，并多次迭代删除权重最小的末端分支，提取得到主干骨架图。

4.根据权利要求3所述的基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法，其特征在于：所述的权重计算公式为：

其中，D是形状轮廓点集，S是骨架点，E是末端分支节点，α是归一化因数，β定义为常量9；表示末端路径M的平均长度，R表示重构骨架点，即将一个末端分支删除后的骨架点；Γ表示归一化的曲线长度，Λ表示面积以像素为单位。

5.根据权利要求1所述的基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法，其特征在于：所述步骤(3)提取骨架形状上下文特征的步骤如下：

(i)在渲染图像轮廓点的形状上下文的基础上增加骨架信息，形成300维的骨架形状上下文直方图；

(ii)对渲染图像中包含骨架信息的轮廓点进行分段，计算每段中5个轮廓点间的骨架形状上下文，形成1500维的骨架形状上下文特征包；

(iii)对每段的特征包进行编码，得到骨架形状上下文特征向量集。

6.根据权利要求5所述的基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法，其特征在于：所述步骤(3)使用多类线性SVM实现渲染图像分类的步骤如下：

(I)网上获取自然图像作为训练集，提取训练集骨架形状上下文特征向量集；

(II)使用训练集训练得到一个多类线性SVM，并将其作为分类器；

(III)将三维模型的渲染图像作为测试集，提取测试集骨架形状上下文特征向量集，通过分类器获得测试集渲染图像的类别标签。

7.根据权利要求6所述的基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法，其特征在于：所述的多类线性SVM如下式所示：

第一项：

第二项：

其中，第一项是正则项，用来最大化划分超平面的间隔；第二项是hinge损失函数，用来衡量预测器对输入数据进行类别预测时的质量好坏；α是用于平衡正则项和hinge损失函数的正则化常数，定义为常量10；M表示所有类别的训练图像，g_i是每个训练图像的特征向量集，y_i是训练图像的类别标签。

8.根据权利要求1所述的基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法，其特征在于：所述步骤(4)对渲染图像进行HSV颜色量化的计算公式如下：

P＝9H+3S+V

通过如上公式最终将HSV颜色空间量化为从0到71的数字。