[發(fā)明專利]三維模型檢索裝置及其方法和模型庫(kù)生成裝置及其方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201010254614.4
• 申請(qǐng)日: 2010-08-13
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102375831A
• 公開(kāi)（公告）日: 2012-03-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王月紅;劉汝杰;于浩;遠(yuǎn)藤進(jìn);增本大器;長(zhǎng)田茂美
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 富士通株式會(huì)社
• 主分類號(hào): G06F17/30
• 分類號(hào): G06F17/30
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 康建峰;陳煒

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明一般地涉及三維模型檢索。具體而言，本發(fā)明涉及一種基于二維圖像的三維模型檢索裝置及其方法和三維模型庫(kù)生成裝置及其方法。?

背景技術(shù)

隨著三維數(shù)據(jù)獲取、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、圖形硬件技術(shù)的進(jìn)步，三維模型的數(shù)量急劇增加，這些模型分布在網(wǎng)絡(luò)上和各種特定的數(shù)據(jù)庫(kù)中。另一方面，設(shè)計(jì)具有高精度的三維模型不僅花費(fèi)高而且費(fèi)時(shí)。因此，現(xiàn)有模型的有效利用顯得相當(dāng)重要，然而從大量模型中尋找有用的模型卻是一項(xiàng)困難的工作。學(xué)者們進(jìn)行了大量的研究工作，致力于找到有效的三維模型檢索方法。?

目前，學(xué)者們已經(jīng)提出了多種三維模型檢索方法，這些方法可大致分為兩類：基于關(guān)鍵字的檢索方法和基于內(nèi)容的檢索方法。前面一種方法從語(yǔ)義層次上描述三維模型，模型的特征由一系列描述性的文字組成，比如尺寸、材料、顏色和類別等；早期三維模型數(shù)量不大，這種方法比較實(shí)用。后面一種方法在模型檢索過(guò)程中，將模型自身的內(nèi)容考慮在內(nèi)。隨著模型數(shù)量的急劇增加，研究重點(diǎn)越來(lái)越集中到基于內(nèi)容的檢索技術(shù)上來(lái)。現(xiàn)有的基于內(nèi)容的檢索方法可大致分為三類：基于特征向量的方法、基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的方法和基于二維圖像的方法。?

在基于特征向量的檢索方法中，用一個(gè)特征向量來(lái)描述三維物體。其中，形狀分布是一種最有名的方法。關(guān)于形狀分布法的細(xì)節(jié)，可參見(jiàn)非專利文獻(xiàn)1。這類方法在特征提取和模型比較方面具有很高的效率。然而，由于特征向量比較簡(jiǎn)單，模型的信息描述不夠準(zhǔn)確，因此檢索的準(zhǔn)確性不理想。這類方法簡(jiǎn)單、高效，因此它們可以作為預(yù)分類手段集成到其它方法中。?

在基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的檢索方法中，三維模型的結(jié)構(gòu)特征以樹(shù)或圖的方式?表示，然后利用樹(shù)或圖匹配的方法來(lái)比較兩個(gè)模型，細(xì)節(jié)可參見(jiàn)非專利文獻(xiàn)2。拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)提供了三維模型形狀的直觀而重要的信息，并且這種特征具有仿射不變性。然而，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)模型的細(xì)微變形比較敏感，而且樹(shù)或圖匹配過(guò)程比較費(fèi)時(shí)，這些缺點(diǎn)限制了該類方法的實(shí)際應(yīng)用。?

在基于二維圖像的檢索方法中，基于三維模型生成一系列的二維圖像，然后通過(guò)比較相應(yīng)的二維圖像來(lái)對(duì)三維模型進(jìn)行比較。其中，非專利文獻(xiàn)3中所述的光場(chǎng)描述符法和非專利文獻(xiàn)4中所述的特征視圖法是使用最為廣泛的基于二維圖像的模型檢索方法。?

在非專利文獻(xiàn)3所述的方法中，利用10個(gè)光場(chǎng)描述符來(lái)表達(dá)一個(gè)三維模型的特征，而每一個(gè)光場(chǎng)描述符由10個(gè)圖像的特征構(gòu)成，通過(guò)比較這些光場(chǎng)描述符來(lái)對(duì)模型進(jìn)行比較。在基于三維模型生成二維圖像時(shí)，將一個(gè)正十二面體放置于模型的中心，然后利用正十二面體的二十個(gè)頂點(diǎn)作為視點(diǎn)，通過(guò)正交投影產(chǎn)生20幅二值圖像，其中以兩個(gè)處于相對(duì)位置的頂點(diǎn)為視點(diǎn)的兩幅圖像是相同的，因此保留十幅圖像，基于這十幅圖像生成一個(gè)光場(chǎng)描述符。通過(guò)旋轉(zhuǎn)正十二面體可以得到不同的圖像，進(jìn)而得到不同的光場(chǎng)描述符。在非專利文獻(xiàn)3的方法中，生成10個(gè)光場(chǎng)描述符，利用匹配圖像間距離的累加來(lái)比較兩個(gè)光場(chǎng)描述符。在得到10個(gè)光場(chǎng)描述符的過(guò)程中，總共需要渲染100幅圖像。?

非專利文獻(xiàn)4所述的基于特征視圖的方法中，將正二十面體放置在三維模型的中心，然后將正二十面體的各個(gè)多邊形分割以得到80個(gè)均勻分布的多邊形，然后以這80個(gè)多邊形的中心作為視點(diǎn)，利用正交投影得到最初的80個(gè)視圖。對(duì)每一個(gè)三維模型，從初始的80個(gè)視圖中，選擇一些有代表性的視圖。然后基于貝葉斯概率理論，從模型的所有代表視圖中找到與檢索圖像對(duì)應(yīng)的代表視圖，進(jìn)而計(jì)算索引與數(shù)據(jù)庫(kù)模型之間的相似性。?

根據(jù)一些綜述性文獻(xiàn)，較之基于特征向量的檢索方法和基于拓?fù)涞臋z索方法，基于二維圖像的檢索方法可取得更好的檢索結(jié)果，詳情可參見(jiàn)非專利文獻(xiàn)5和6。?

另外，專利文獻(xiàn)7也提出了一種基于二維圖像的三維模型檢索裝置及方法。?

但是，在上述各文獻(xiàn)中提到的基于二維圖像的方法，由于圖像數(shù)量比較大，因此在特征提取和模型比較的過(guò)程中比較費(fèi)時(shí)，限制了它們的實(shí)際?應(yīng)用。?

非專利文獻(xiàn)1：R.Osada，R.Funkhouser，T.Chazelle：Shapedistributions.ACM?Transactions?on?Graphics，21(5)，807--832(2002)。?

非專利文獻(xiàn)2：M.Hilaga，Y.Shinagawa，T.Kohmura，T.L.Kunii：Topology?matching?for?fully?automatic?similarity?estimation?of?3D?shapes.Proceedings?SIGGRAPH，203--212(2001)。?