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基于光场的三维对象检索中特征提取方法的研究

钱俊彦  
【摘要】:传统三维对象的生成与显示一般基于模型参数的方法,但是三维建模复杂度极高,为了解决这个问题,近年来提出了基于光场的三维对象描述,即通过一组从不同视点得到的密集多视图对三维对象进行描述,将三维对象转化为一系列的二维视图,光场三维对象的检索机制也日益成为了研究的热点。基于光场的三维对象检索的困难在于多个视图之间存在着大量的信息冗余、空间相关性及异构性,因此一般的二维视图特征提取技术难以满足实际检索的需求。为了解决这些问题,本文展开了光场三维对象的特征提取方法的研究,主要成果与创新点包括以下几方面。 首先,提出了光场特征视图的选取算法,从光场三维对象的大量视图中寻找包含最大信息量的特征视图;在此基础上,针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征描述符仅利用特征点的局部信息的缺点,提出了一种改进的基于特征点全局信息的描述符。这种方法降低了描述对象的视图数量,结合了全局与局部信息,有效提高了检索的效率和精度。 其次,提出了一种光场多特征融合的方法。该方法融合了两种极具代表性、又具有互补性的形状描述符,分别是Shock图骨架描述符和傅立叶描述符。综合考虑了它们各自的优势,并同时弥补了各自的不足,进一步提高了检索的有效性。 最后,提出了一种基于光场视图分割的特征提取方法。该方法将图像分割技术引入到视图特征提取的过程中,在分割视图后,分别提取各图像块的底层特征,及图像块之间的像素点平移距离标准差,进一步考虑了视图图像块之间的空间相关性,实验结果表明其作为光场三维对象特征描述的优越性能。


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