[發(fā)明專(zhuān)利]一種分析和搜索三維模型的方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811237227.2
• 申請(qǐng)日: 2018-10-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109446969A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-03-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 崔巖
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中德人工智能研究院有限公司;蕪湖四維時(shí)代智能科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/52
• 代理公司: 北京德高行遠(yuǎn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11549
• 代理人: 楊瑞

本發(fā)明公開(kāi)了一種分析和搜索三維模型的方法，包括如下步驟：(1)：首先通過(guò)全局分析和本地獲取多個(gè)數(shù)據(jù)全局特征和多個(gè)數(shù)據(jù)圖像的多個(gè)數(shù)據(jù)局部特征分別分析數(shù)據(jù)圖像；(2)：獲取搜索圖像；(3)：然后通過(guò)分別對(duì)搜索圖像進(jìn)行全局分析和局部分析，獲取搜索全局特征和搜索搜索圖像的局部特征；(4)：基于搜索全局特征，從數(shù)據(jù)全局特征中獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)全局特征，并基于搜索局部特征從數(shù)據(jù)局部特征中獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)局部特征；(5)：獲取從基于對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)全局特征數(shù)據(jù)的圖像和相應(yīng)的數(shù)據(jù)的局部特征的相應(yīng)數(shù)據(jù)的圖像。本發(fā)明用于解決由于使用全局特征來(lái)分析輸入數(shù)據(jù)并與存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的模型進(jìn)行比較而導(dǎo)致搜索結(jié)果不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及分析和搜索三維模型的方法。

背景技術(shù)

現(xiàn)有的3D模型搜索系統(tǒng)可以通過(guò)使用草圖，圖像或甚至通過(guò)輸入3D模型來(lái)執(zhí)行比較搜索。大多數(shù)3D模型搜索系統(tǒng)假設(shè)目標(biāo)模型是剛體。另外，輸入到3D模型搜索系統(tǒng)中的草圖和圖像通常是前視圖和垂直于前視圖的側(cè)視圖的形式。

然而，并非每個(gè)物體都具有剛體特性。例如，人體有許多活動(dòng)關(guān)節(jié)。當(dāng)用戶(hù)搜索人體模型時(shí)，如果輸入的人體的手臂或腿的位置與數(shù)據(jù)庫(kù)中的模型位置不同，或者輸入的圖像不是前視圖和側(cè)視圖(例如，輸入的圖像是透視圖)，這種現(xiàn)有3D模型搜索系統(tǒng)的搜索結(jié)果通常與用戶(hù)期望的相反。

上面討論的差異的原因涉及現(xiàn)有技術(shù)如何通過(guò)全局特征分析輸入的數(shù)據(jù)以執(zhí)行與存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的模型的比較。假設(shè)輸入的模型具有可移動(dòng)的關(guān)節(jié)，即使它們是相同的模型，當(dāng)模型處于不同的姿勢(shì)時(shí)，它們的投影視圖也是不同的。因此，很難找到正確的模型，并且降低了搜索結(jié)果的準(zhǔn)確性。

鑒于前述內(nèi)容，問(wèn)題和缺點(diǎn)與需要進(jìn)一步改進(jìn)的現(xiàn)有產(chǎn)品相關(guān)。然而，本領(lǐng)域技術(shù)人員尚未找到解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種分析和搜索三維模型的方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種分析和搜索三維模型的方法，包括如下步驟：

(1)首先通過(guò)全局分析和本地獲取多個(gè)數(shù)據(jù)全局特征和多個(gè)數(shù)據(jù)圖像的多個(gè)數(shù)據(jù)局部特征分別分析數(shù)據(jù)圖像；

(2)獲取搜索圖像；

(3)然后通過(guò)分別對(duì)搜索圖像進(jìn)行全局分析和局部分析，獲取搜索全局特征和獲取搜索圖像的局部特征；

(4)基于搜索全局特征從數(shù)據(jù)全局特征中獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)全局特征，并基于搜索局部特征從數(shù)據(jù)局部特征中獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)局部特征；

(5)獲取從基于對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)全局特征數(shù)據(jù)的圖像和相應(yīng)的數(shù)據(jù)的局部特征的相應(yīng)數(shù)據(jù)的圖像。

優(yōu)選的，在步驟(1)中，首先分別對(duì)所述數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行全局分析和局部分析，獲得所述數(shù)據(jù)全局特征和所述數(shù)據(jù)圖像的數(shù)據(jù)局部特征，所述數(shù)據(jù)圖像的數(shù)據(jù)局部特征包括在不同的視點(diǎn)中獲取和分析所述數(shù)據(jù)圖像的多個(gè)投影圖像；然后基于數(shù)據(jù)圖像的投影圖像，相應(yīng)地獲得數(shù)據(jù)圖像的數(shù)據(jù)全局特征；之后將獲取數(shù)據(jù)圖像的投影圖像劃分為多個(gè)局部圖像并且基于數(shù)據(jù)圖像的局部圖像，相應(yīng)地獲得數(shù)據(jù)圖像的數(shù)據(jù)局部特征。

優(yōu)選的，在不同視點(diǎn)中獲得和分析數(shù)據(jù)圖像的投影圖像是由數(shù)據(jù)圖像包括的3D模型放置在正多面體的中心，然后在正多面體的多個(gè)頂點(diǎn)處拍攝3D模型的不同投影圖像。

優(yōu)選的，基于數(shù)據(jù)圖像的投影圖像相應(yīng)地獲得數(shù)據(jù)圖像的數(shù)據(jù)全局特征，數(shù)據(jù)圖像的數(shù)據(jù)全局特征包括通過(guò)從中提取特征和分析來(lái)相應(yīng)地獲得數(shù)據(jù)圖像的投影圖像的數(shù)據(jù)全局特征，基于深度梯度直方圖和二維極化傅里葉變換的數(shù)據(jù)圖像投影圖像。