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三维模型的分割及应用研究

孙晓鹏  
【摘要】: 继声音、图像、视频之后,三维数字几何处理已经成为新形式的数字媒体技术。其中三维模型的分割和形状描述,已经成为数字几何处理的热点,是参数化、纹理映射、几何变形等数字几何处理工作的关键技术。作为新形式的媒体检索技术方向,基于认知心理学原理的、面向有意义局部显著特征分割的三维感知形状描述标准P3DS,已经被写入了MPEG-7。 本文首先对目前国际国内的三维模型分割研究进展、及其在各个方面的应用情况进行了综述,并围绕三维模型的分割和形状描述展开了研究工作。本文的主要贡献如下: 1)提出一个用主曲线描述三维模型形状特征的新方法。三维模型投影为三次的空间光顺主曲线后,原来分布不均匀的、无序的数据集合在一维流形空间得到了有序化。通过对曲线弧长的均匀分割采样,比较曲线的空间位置和姿态等形状特征来实现对应的三维模型检索。使用三维模型的主曲线作为形状描述,克服了多分辨率、局部形变、噪声等因素。实验证明该形状描述相对几何变换是稳定的。 2)提出使用KS主曲线算法,对人体尺寸测量工作中产生的带噪声扫描线数据进行融合、并利用曲率过零点对特征标记点进行分割和位置估计。同时依据人体骨架树,提出了变量化模糊分区的优化策略,大幅度提高了局部特征区域搜索的效率。 3)给出一个基于CSR数据存储格式的三维网格模型上的最短路径算法,并利用中间计算结果,降低了Dijkstra算法的复杂度,提高了计算速度。该工作将用于三维网格模型在测地距离意义下的聚类分割。 4)提出采用聚类分析方法,对三维点云模型进行分割。本文指出,对于分布呈现类内团聚状三维点云模型,K均值聚类分割可以得到较好的结果。与三维网格模型的K均值聚类分割、点云模型的谱系聚类分割的实验结果比较证实了这一点。


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