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基于聚类的骨架匹配

高彬  
【摘要】:骨架是三维几何形体的一种一维表示,在计算机图形学和可视化等领域有许多重要应用。有关骨架的研究极为丰富,在动画,变形,形状注册,形状检索、物体识别、骨架匹配、曲面分割等方面都取得了引人注目的应用成果。在形状检索方面一个比较常用的方法就是提取对象的骨架,通过对象的骨架匹配程度来检索与图形库中相似的图形。所以形状检索的关键步骤就是进行有效的骨架匹配。曲面分割也可以应用骨架来完成,尤其是对于两个变形的模型要分割成相同的曲面片数,并且这两个模型的曲面片之间需要建立一个连续映射这种情况。本文就是以此应用为基础,提出了一个新的骨架匹配的方法。 本文首先介绍了骨架的几种常见的基本的提取方法和评价骨架质量的一些准则,接下来简要介绍了一下形状匹配的方法。本文的主要工作是提出了一种基于聚类的骨架图匹配方法。对运动的物体进行连续的采样,我们的目标是把相邻两帧的物体的骨架分成相对应的小的部分,而且分成的数目也要相同。具体做法是提取出骨架的关键点,这些关键点分为骨架的交叉点和端点,骨架交叉点和端点的匹配分步进行。首先对骨架的端点进行聚类,根据聚类之间的骨架路径对端点的聚类进行匹配,然后再用类似的方法来确定交叉点的匹配关系。


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