[发明专利]基于多特征融合的三维模型形状相似性分析方法

摘要

本发明公开一种可改善现有形状分析算法的效率、适用范围广的基于多特征融合的三维模型形状相似性分析方法，在模型的几何特征提取中，融合了全局与局部形状特征，提高了形状描述能力，并将融合的特征进行拉普拉斯变换与特征求解，揭示了模型的内蕴形状结构。在形状相似性分析中，利用薄板样条函数，对于局部形变的模型具有很好的约束性，能够实现模型的有效配准，而配准后的误差距离计算，可实现高效的模型相似性度量。实验结果表明本发明比原始的谱图分析方法具有更好的鲁棒性与灵活性，尤其是模型受到局部噪声干扰以及发生模型残损时，本发明的优势更为明显。

主权项

一种基于多特征融合的三维模型形状相似性分析方法，其特征在于按如下步骤进行：建立三维模型的图表示；基于三维模型的图表示，提取模型的几何特征：b.1 提取测地线距离特征；b.2 提取角距离特征；b.3 提取空间体积特征；c. 利用提取的几何特征，分别构造几何相似性权值矩阵，获得基于不同几何特征的拉普拉斯矩阵；对于不同拉普拉斯矩阵进行融合，建立统一的拉普拉斯形状描述矩阵；d. 依据拉普拉斯形状描述矩阵，基于特征求解方法，获得模型的不变特征向量，输出三维模型的不变特征向量；e. 对于输入的所有三维模型，可重复步骤a到步骤d；f. 采用薄板样条函数，计算模型间的形状相似性：f.1 将两个模型的不变特征向量作为输入信息，基于薄板样条函数实现模型间的有效配准；f.2 基于配准函数，计算模型间的误差距离；f.3 基于误差距离以及阈值，判断有效的匹配点对，从而获得模型间的相似度；g. 结束。