[发明专利]三维模型分割方法、装置、计算设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种三维模型分割方法，其特征在于，所述方法包括：

获取三维模型的网格信息；

根据所述网格信息将所述三维模型划分为K个几何单元，每一所述几何单元由彼此相邻的N个满足预设几何条件的网格聚类而成，K、N均为大于0的自然数；

提取每一所述几何单元的主视觉特征；

将具有相同所述主视觉特征的相邻所述几何单元融合成集合单元；

所述主视觉特征为主颜色，所述将具有相同主视觉特征的相邻所述几何单元融合成集合单元，进一步包括：

对所述几何单元进行优化计算得到马尔科夫场模型

，其中，

，表示每一所述几何单元属于各所述主颜色的概率，c_k为所述几何单元的主颜色，

，w_ij为两个所述几何单元对应的平面法向量的内积，l_i和l_j表示第i个和第j个几何单元所属的主颜色标签；

利用图分割算法对所述马尔科夫场模型进行求解，赋予每个所述几何单元对应的主颜色标签；

将具有相同所述主颜色标签的相邻所述几何单元融合成集合单元。

2.根据权利要求1所述的三维模型分割方法，其特征在于，所述根据所述网格信息将所述三维模型划分为K个几何单元，每一所述几何单元由彼此相邻的N个满足预设几何条件的网格聚类而成，K、N均为大于0的自然数，进一步包括：

从候选的所述网格中选取其中之一所述网格作为种子网格；

将满足所述预设几何条件的彼此相邻的所述网格聚类到同一所述几何单元，所述预设几何条件包括第一预设条件，所述第一预设条件为所述网格到所述种子网格的距离小于或等于预设距离，所述几何单元的至少一所述网格与所述种子网格相邻；

将没有被聚类到所述几何单元且没有作为所述种子网格的所述网格作为候选的所述网格，转至所述从候选的所述网格中选取其中之一所述网格作为种子网格的步骤，直至所有所述网格全部被聚类到所述几何单元。

3.根据权利要求2所述的三维模型分割方法，其特征在于，所述将满足所述预设几何条件的彼此相邻的所述网格聚类到同一所述几何单元，所述预设几何条件还包括第二预设条件，所述第二预设条件为所述网格的法向量与所述种子网格的法向量夹角小于或等于预设角度。

4.根据权利要求1所述的三维模型分割方法，其特征在于，所述提取每一所述几何单元的主视觉特征，进一步包括：

将每个所述几何单元中所有所述网格的平均视觉特征向量作为所述几何单元的视觉特征向量；

根据所述视觉特征向量计算所述几何单元的主视觉特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述视觉特征向量为颜色向量，所述根据所述视觉特征向量计算所述几何单元的主视觉特征，进一步包括：

将K个所述几何单元的所述颜色向量作为mean shift算法的样本点x_i，计算每个所述样本点的偏移均值s_i， ，其中，，为x_i和x_j的距离，x_j为x_i的邻居点，a_j为每个所述样本点对应的所述几何单元的面积；

对偏移之后的所述样本点进行聚类得到K个所述几何单元的主颜色c_k。

6.根据权利要求1所述的三维模型分割方法，其特征在于，所述将具有相同主视觉特征的相邻所述几何单元融合成集合单元，进一步包括：

计算每一所述几何单元的主视觉特征概率；

根据所述主视觉特征概率赋予每一所述几何单元对应的主视觉特征标签；

将具有相同所述主视觉特征标签的相邻所述几何单元融合成集合单元。