基于形状特征的三维模型检索技术综述

一个基于深度图像的三维模型检索算法

西北大学信息科学与技术学院计算机系，西安７０２１１７
ＤｅａｔｅｔｆｍｐｔｒＳｈｏｆｎｏｍａｉｎＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｒｗｅｔｉｅｓｙＸｉａ１１７ＣｈｎｐｒｍｎＣｏｕｅ，ｃｏｌＩｆｒｔｃｅｃｎｅｈｏｏｙＮｏｔｏｏｏｈｓｖｒｉ， ’ ｎ７０２，ｉａＵｎｔＷＡＮＧａｆｎ，ＨＡＮＧｉＧＥＮＧｏｕ，ｔａ．ＤｏｅｅｒｅａｌｏｉｈｂｓｄｏａｇａｅＣｏｐｔｒＥｎｉｅｒＸｉｏｅｇＺＦｅ，Ｇｕｈａｅ１３ｍｄｌｔｉｖｌａｇｒｔｍａｅｎｒｎｅｉｇ．ｍｕｅｇｎｅ－ｒｍ
ｐｒＴｉａｏｉｍｏｐｔＤｍｏｅｓｒｅｔｎｒｎｅｉｇｓｏｉｉｃｉｓａｄｔｅｏｐｔｄｅｄｒｃｏｉｏｒｍｎｅ．ｈｓｌｒｈｃｍｕｅ３ｄｌｐｏｃｉｇｇｔｓｊｏａｍａｅｎｓｄｒｔｎ，ｎｎｃｍｕｅｅｇｉｔｎｈｓｇａａｄｘｅｏｈｓｅｉｔ
Ｃｍｕｅｎｉｅｒｇａｄｐｌａｉｓｏｐｔｒｇｎｅｉｎｐｉｔｎ计算机工程与应用ＥｎＡｃｏ
一
个基于深度图像的三维模型检索算法
飞，国华，耿刘晓宁
王小凤，张
ＷＡＮＧａｆｎ，ＨＡＮＧｅ，ＮＧｏｕ，ＩＸｉｏｉｇＸｉｏｅｇＺＦｉＧＥＧｕｈａＬＵａｎｎ

两个距离特征相结合的3D模型检索技术

收稿日期：ｏ６０ —０；订日期：ｏ６０ —０２ｏ —５３修２ｏ．６２
基金项目：四川省教育厅青年基金资助项目（ｏ６ｏ０２ｏＢ４）
维普资讯
７０
成
都
信
息
工
程
学院
学
报
第２２卷
√Ｐ＋Ｐ２ｗ）志，，Ｍ，ｕｔｉ￣ｋ，：１２ …，ｃｎ为统计点的个数。则距离直方图分布为Ｘ：［，２… ，，ｙｏｘｌｘ， …，
２１特征提取．
模型检索技术的关键是找到描述模型的有效特征，后提取这种特征并以向量的形式表示。提取的特征向然
量需要满足：不同的模型有不同的特征向量；相似的模型其特征向量间距离较小。文中提出的特征提取方法是提取模型表面点到Ｚ轴的距离作为模型特征。提取时使用了两种不同的特征向量表示这个距离特征，即分块平均距离特征向量和距离直方图分布特征向量。具体特征提取过程如下：（）使用ＰＡ［方法将模型规范化，其满足缩放不变、转不变、１Ｃ３］使旋平移不变、称不变，且Ｚ轴方向为模对并
型的主方向。
（）２均匀采样模型表面上的点，得到模型的点云模型。设点云模型的全部点为Ｐ＝｛一Ｐ一｝Ｐ，，Ｐ＝
（，Ｐ）ＰＰ扭 ∈ＲＮ为点的个数。，
（）３计算ＭａＺ：Ｍａ（扭）ＭｉＺ：Ｍｉ（如，ｘ＝ｘＰ和一ｎｎＰ）模型在Ｚ轴方向的长度ＬＺ＝ＭａＺ—Ｍｉ。计算所有点ｘｎＺ

基于BS模式的三维模型检索系统研究及实现的开题报告

基于BS模式的三维模型检索系统研究及实现的开题报告一、选题背景及意义近年来，随着计算机技术和图形学的发展，三维模型在多个领域得到了广泛的应用，例如动画制作、游戏设计、建筑设计、医学模拟等。

然而，随着三维模型的数量的快速增长，如何快速、精确地检索所需的三维模型已成为一个亟待解决的问题。

目前，三维模型检索系统主要分为基于内容的检索和基于形状的检索两种，其中基于形状的检索又可以进一步分为基于特征的检索和基于拓扑结构的检索。

本项目将致力于基于拓扑结构的三维模型检索系统研究，实现一个高效、简单、易用的三维模型检索系统。

二、研究内容及难点本项目的主要研究内容包括以下几个方面：1. 基于BS（Browser/Server）模式的三维模型检索系统基于BS模式的三维模型检索系统具有用户交互性好、更新维护方便等优点，因此本项目将选择该模式进行开发。

2. 基于拓扑结构的三维模型相似度比较算法相似度比较是三维模型检索系统的核心，本项目将采用一种基于拓扑结构的相似度比较算法，对三维模型进行检索。

3. 界面设计与交互设计界面设计和交互设计是三维模型检索系统必不可少的部分，本项目将设计一个直观、美观、易用的用户界面，使用户能够方便地进行检索。

本项目的难点主要有以下几个方面：1. 如何准确、高效地计算三维模型的相似度。

2. 如何设计一个直观、美观、易用的用户界面，使用户能够方便地进行检索。

三、研究方法及技术路线本项目将采用以下几种研究方法：1. 研究相关的三维模型相似度计算算法，选出一种较适合本项目的相似度计算算法。

2. 研究基于BS模式的三维模型检索系统实现方法，选择合适的技术进行开发。

3. 设计用户界面，采用人机交互技术和图形学技术，实现一个直观、美观、易用的用户界面。

本项目的技术路线如下：1. 数据库设计：首先设计数据库，存储三维模型的信息（如模型名称、模型文件、模型的拓扑结构等）。

2. 相似度计算算法研究：研究并选用一种合适的基于拓扑结构的相似度计算算法，并进行实验验证。

基于功能的三维模型检索系统

第２５卷第１２期
２０１３年１２月
计算机辅助设计与图形学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ — ＡｉｄｅｄＤｅｓｉｇｎ＆ＣｏｍｐｕｔｅｒＧｒａｐｈｉｃｓ
Ｖｏ１．２５Ｎｏ．１２
ｓｅｍａｎｔｉｃｓｃａｎｂｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔ．Ｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｓｅｍａｎｔｉｃｏｎｔｏｌｏｇｙｉｓｔｈｅｎｕｓｅｄａｓａｎｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｔｏｇｕｉｄｅｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄｌａｂｅｌｉｎｇｏｆｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅ３Ｄｍｏｄｅ１．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｉｎｃａｓｅｏｎｅｆｕｎｃｔｉｏｎｍａｙｂｅｎｏｔａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｍｏｄｅｌ，ａｒｅｔｒｉｅｖａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｕｐｐｏｒｔｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｆｕｎｃｔｉｏｎｒｅｔｒｉｅｖａｌａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅｉｓａｌｓｏｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓｅｍａｎｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｉｅｓｂｅｔｗｅｅｎｍｏｄｅｌｓａｎｄｔｈｅｎｓｏｒｔｓｔｈｅｍ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｎｅｘａｍｐｌｅｉｓｔａｋｅｎｔｏｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｃａｎｓａｔｉｓｆｙｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｃｏｎｃｅｐｔｕａｌｄｅｓｉｇｎａｎｄｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｔｏｄｅｓｉｇｎｒｅｕｓｅａｎｄｉｎｎｏｖａｔｉｖｅｄｅｓｉｇｎ．

医学图像处理中的三维重建技术与模型验证方法分析

医学图像处理中的三维重建技术与模型验证方法分析概述医学图像处理是医学领域中不可或缺的技术之一。

三维重建技术是其中的重要内容，它能够将医学图像转化为三维模型，为医生诊断和治疗提供更为准确的信息。

然而，三维重建技术必须经过模型验证，以确保其结果的可靠性和准确性。

本文将分析医学图像处理中的三维重建技术以及常用的模型验证方法。

一、三维重建技术1.体素法体素法是一种基于体素（三维像素）的三维重建技术，常用于脑部、肺部等区域的分析。

该方法将医学图像划分为多个小的立方体单元，每个单元包含密度、颜色和形状等信息。

通过对每个体素进行分析和计算，可以重建出三维模型。

2.表面法表面法是另一种常用的三维重建技术，它通过将医学图像中的边界提取出来，并将其连接形成一个网格，从而生成三维模型。

该方法适用于骨骼的重建和组织分割等应用，能够提供更为真实的形状。

3.混合法混合法是一种将体素法和表面法相结合的三维重建技术。

它利用体素法分析内部结构，同时使用表面法重建物体的外部形状。

这种方法在血管和器官的重建中具有广泛的应用。

二、模型验证方法1.准确性验证准确性验证是模型验证的基本要求。

通过与实际物体进行比较，可测量三维模型与实际物体之间的误差。

常用的准确性验证方法包括物理测量和几何验证。

物理测量法将三维模型与实际物体进行定量比较，如使用测量工具测量尺寸、角度等。

几何验证法将三维模型与实际物体进行直接比较，如通过重叠比对、云数据投影等方法进行验证。

2.一致性验证一致性验证是指通过与不同的视角、不同的图像进行比较，验证三维模型是否能够在各种条件下保持一致。

视角一致性验证是通过不同角度的图像进行验证，可以使用旋转投影或虚拟观察等方法。

图像一致性验证是通过不同的图像进行验证，可以使用图像对比、特征一致性等方法。

3.应用验证应用验证是指通过应用特定的医学任务来验证三维模型的有效性。

例如，在手术规划中，将三维模型与实际手术结果进行比较，验证模型在手术导航中的准确性和可行性。

三维模型中的形状配准与匹配算法研究

三维模型中的形状配准与匹配算法研究在三维模型中，形状配准与匹配算法是非常重要的技术之一。

它可以帮助我们将不同的三维模型相互配准，以此来实现不同模型之间的比较和识别。

在本文中，我们将重点探讨三维模型中的形状配准与匹配算法的研究，并介绍一些目前主流的算法。

一、形状配准与匹配算法的用途在三维模型中，形状配准与匹配算法的主要用途是将不同模型相互对齐，以便进行比较和分析。

这项技术广泛运用于3D计算机图形学、计算机视觉、机器人和自然语言处理等领域。

在医学影像方面，形状配准与匹配技术可以用于对比不同患者的CT或MRI扫描，有助于医生更好地诊断和治疗患者。

二、形状配准与匹配算法的分类形状配准与匹配算法可以分为基于特征点的方法和基于全局形状的方法两种。

1、基于特征点的方法基于特征点的形状配准与匹配算法主要是利用模型中存在的独特的关键点，通过计算这些关键点之间的距离和方向来实现匹配。

常用的特征点包括：SIFT（尺度不变特征变换）点、SURF（快速无秩序特征）点、Harris角点等。

其中，SIFT算法是一种比较成熟的特征点匹配算法。

它能够在旋转、缩放和亮度变化等情况下，仍然能够准确地识别出相同物体中的相同特征点。

因此，SIFT算法在计算机视觉领域得到了广泛的应用。

2、基于全局形状的方法基于全局形状的形状配准与匹配算法是通过计算整个模型之间的相似性来实现匹配。

它主要利用了物体本身的形状信息，可以避免特征点数量不足的问题，但也容易受到物体姿态、噪声影响等问题。

常见的基于全局形状的匹配算法包括：熵描绘子方法、光流法、范数距离算法、最小二乘法等。

三、形状配准与匹配算法的研究进展随着计算机技术的不断进步和应用需求的不断增长，形状配准与匹配算法不断得到改进和优化。

1、稳健性和精度的提高稳健性和精度一直是形状配准与匹配算法的重要考虑因素。

为了提高匹配的质量，很多研究者开发了一些新的匹配算法，如基于超级像素的方法和基于压缩感知的方法。

基于视觉的三维重建技术综述_佟帅

作为计算机视觉技术的一个重要分支，基于视觉的三维重建技术以 Marr 的视觉理论框架为基础，形成了多种理论方法。例如，根据摄像机数目的不同，可分为单目视觉法、双目视觉法、三目视觉或多目视觉法；根据原理的不同，又可分为基于区域的视觉方法、基于特征的视觉方法、基于模型的方法和基于规则的视觉方法等；根据获取数据的方式，可分为主动视觉法和被动视觉法等。
1. 3 纹理法
人类可以通过物体表面纹理在视网膜上投影感知物体的三维形状，因此视觉图像中纹理的梯度信息可以作为恢复物体形状及深度信息的线索。依据这一理论，可以通过分析图像中物体表面重复纹理单元的大小、形状，恢复出物体法向、深度等信息，得到物体的三维几何模型，即纹理恢复形状法（ shape from texture，SFT），也就是纹理法。
TONG Shuai，XU Xiao-gang，YI Cheng-tao，SHAO Cheng-yong
（ Dept． of Equipment System ＆ Automatization，Dalian Naval Academy，Dalian Liaoning 116018，China）
Abstract： As an developing technology，vision-based 3D reconstruction still got limitations in many aspects． Overviewed the main methods and relative study status of vision-based 3D reconstruction，and analyzed the advantages and disadvantages of these methods，hope to get a general understanding of this field and future indicate the study orientations in the future． Key words： vision-based 3D reconstruction； monocular vision； binocular vision； trinocular vision； overview

一种基于切片的三维模型检索算法

已经提出的检索算法大部分是基于形状特征的，：如根据
０引言
随着三维数据获取、三维建模及图形处理软硬件技术的快
模型的体积进行检索的方法；通过对模型的面片形状进行参数化近似，然后比较面片形状的方法；ｌＥａｄ和Ｔｌａ等人通
ｍｅｈｄｉｅｆｃｉｅａｄｐｏｓｎ．ｔｏｓｆｔｎｒｍｉｇｅｖｉ
Ｋｅｏｄ：ｃｔｎｌｅ３ｏｅｒｔｅａ；ｒｃａｃｍｏｅｔｎｌｉ（Ｃ；ｅｔｉａｃ；ｏｅｒｔｅａｙｗｒｓｕｔｇｓｃ；ｍｄｌｅｉｌｐｎｉｌｏｐｎｎａａｓＰＡ）ｖｃｒｓｎｅｍｄｌｅｉｌｉｉＤｒｖｉｐｙｓｏｄｔｒｖ
夏爱军，孙树森，曾勇
（江理工大学信息电子学院，州３０１）浙杭１０８
摘
要：为了更加高效地从三维模型库中检索出相似模型，出了一种基于切片的三维模型检索算法。首先应提
用主元分析对三维模型进行预处理；然后对预处理后的模型在不同位置和不同方向上进行切片，据所得切片根
ＡｂｔａｔＦｒｒｔｉｖｎｉｌｒｍｏｅｓｒｆｃｅｔｒｍＤｍｏｅｄｔｂｓｔｉｐｐｒｒｐｓｄａｓｃ —ｕｔｇｂｓｄ３ｓｒｃ：ｏｅｒｅｉｇｓａｄｌｅｅｆｉｎｌｆｏ３ｄｌａａａｅ，ｈｓａｅｏｏｅｌｅｃｔｎａｅＤｍｉｍｏｉｙｐｉｉｍｏｅｒｔｅａｍｅｈｄｄｌｅｒｖｌｔｏ．Ｆｒｔ，ｕｅＣＡｔ：ｐｏｅｓａ３ｄ１ｈｎｕｈｒｐｏｅｓｄ３ｄｌｉｔｌｅｓｎｉｉｌｓｙｓｄＰｏｐｅｒｃｓｍｏｅ．Ｔｅ，ｃｔｅｐｅｒｃｓｅｍｏｅｎｏｓｃｓｕｉｇｒＤｔＤｉｐａｅｏｍａｏｐｉｃｐｌｉｃｉｎ．Ｆｎｌ，ｓｌｃｅｅｒｔｍｏｇｔｅａｅｓｆｔｅｅｃｔｎｌｅｓｔｅｒｐｅｅｔｔｎｏｌｎｓｎｒｌｔｒｉａｄｒｔｓｉａｌｅｅｔｄｔａｉａｎｒａｓｕｔｇｓｃｓａｅｒｓｎａｉｆｎｅｏｙｈｏｈｏｈｉｉｈｏａ３ｍｏｅｎｓｄｔａｃｌｔｈｉｌｒｔｅｗｅｄｌ．ＩｄｖｌｐｄａｒｔｅａｙｔｍａｅｎｔｉａｇｒｈＤｄｌｄｕｅｏｃｌｕａｅｔｅｓａｍｉｉｂｔｅｎｍｏｅｓｔｅｅｏｅｅｒｖｌｓｅｂｓｄｏｓｌｏｔｍ．Ｔｅａｙｉｓｈｉｈ