[发明专利]一种基于草绘图的三维模型检索方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机信息检索领域，尤其涉及了一种基于草绘图的三维模型检索方法。该方法提出了一种新的草绘图像特征提取方法，该特征是对草绘图结构特征的挖掘，是草绘图像结构化特征的初步探索，具有一定的创新性。

背景技术

在过去的几年里，随着计算机硬件和图形学的发展，3D技术越来越多的出现在众多领域，而其中三维模型更是在电影、游戏、动漫等领域得到广泛应用。如今，人们可以在电影中看到逼真宏伟的三维场景，比如著名的3D电影巨作《阿凡达》里面的三维场景以及场景中的角色和景物令人惊叹。在游戏领域，《实况足球》、《魔兽世界》等等都运用了大量的三维模型。

目前，已经有许多三维模型检索的技术。这些技术可大体分为基于关键字的检索和基于内容的检索。关键字检索是通过匹配用户输入的关键字和数据库中三维模型的标签来返回目标三维模型。这种技术的缺陷是需要给数据库中的每一个三维模型手工输入语义标签，而且语义标签远远满足不了设计师在查找目标三维模型时的需求。

基于内容的三维模型检索技术是目前在三维场景搭建中广泛应用的技术。其中又可以分为基于现有模型的检索和基于图像的检索。基于现有模型的检索需要用户提供一个已有的三维模型，然后通过提取三维模型的特征与数据库中的三维模型进行匹配，返回最相近的三维模型。虽然这种技术理论上可以达到很好的检索效果，但是用户必须在检索之前提供三维模型的条件限制了这种技术的实用性。即用户在搭建三维场景时需要快速查找到目标三维模型，而这种技术方案却要求用户提供一个现有的三维模型。

基于图像的三维模型检索的图像主要是指用户输入的二值草绘图，用户只需要输入一张描述三维模型的二维图像。这里的二维图像通常是用户输入的草绘图，现有的基于草绘图的三维模型检索技术虽然充分挖掘了草绘图像的形状和纹理特征，但是却忽略了草绘图像的结构特征，而结构特征能充分表达草绘图像。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于草绘图的三维模型检索方法，该方法充分挖掘了草绘图的关键结构分布特征，并且效果良好。

解决其技术问题所采用的技术方案包括如下：本发明包括离线预处理阶段和在线处理阶段。

所述的离线预处理阶段的具体步骤如下：

步骤1.使用Direct3D对数据库中的每个三维模型进行渲染，对渲染后的三维模型选择多个视角方向进行投影；渲染后的三维模型经过每个视角方向的投影产生一张轮廓图，从而产生若干张轮廓图，每张轮廓图命名为视角轮廓图；

步骤2.为每张视角轮廓图提取出关键结构分布特征KRD：

首先，利用最小二乘的方法对视角轮廓图做矢量化处理，把视角轮廓图转换为矢量轮廓图；所述的矢量轮廓图为由若干条线段组成的图形；然后根据矢量轮廓图中相邻两条线段的夹角大小找出矢量轮廓图中的关键结构，并记录下每一个关键结构在矢量轮廓图的位置；最后将关键结构在极坐标系下的空间分布直方图作为多视角轮廓图的特征KRD。

上述步骤2中所述的矢量轮廓图的关键结构的定义为：关键结构由矢量轮廓图中相邻两条线段组成，其中这两条线段的夹角大于30度。

上述步骤2中对图像进行矢量化处理的过程如下：

（1）设集合S＝{v1,v2,…，vn}表示图像黑色像素点集合，集合T＝{L0,L1,L2,…，Ln}表示已经拟合的直线集合，v表示图像中的黑色像素点，L表示由集合S中的若干像素点组成的一条直线。

（2）若集合S不为空，那么在集合S中随机选定一个像素点v'，并将把像素点v'从集合S中去掉；同时以像素点v'为基准点，在它的八联通邻居像素点中挑选一个属于集合S的像素点v0，以像素点v'与像素点v0两点连接形成的直线L'作为初始直线，设L'的方程为ax+by+c＝0；若集合S为空则算法终止。

（3）遍历集合S中的每一个像素点，找出到直线L'的距离最小的像素点v_k，若像素点v_k到直线L'的距离小于阈值，那么将v_k加入直线L'上的像素点集合中，并利用最小二乘法重新计算L'的方程，重复第（3）步；若像素点v_k到L'的距离大于阈值，将L'加入集合T中并跳至第（2）步。

步骤3.把步骤2提取出的视角轮廓图特征KRD存入数据库中，形成特征库。

所述的在线处理阶段的步骤如下：

步骤4.用户在系统画图板上输入一幅草绘图；

步骤5.提取步骤4草绘图像KRD特征f，该特征提取方法与步骤2方法相同；