三维CAD曲面模型距离-曲率形状分布检索算法

产品三维CAD模型检索对实现产品设计信息的有效重用具有重要意义和作用.针对在工程应用中存在大量含有曲面的产品,提出一种基于距离-曲率形状分布的三维CAD曲面模型检索算法.首先在模型表面随机取点,计算出所取点的曲率以及该点到模型质心的距离;然后以模型质心为球心,统计处在不同半径球壳间所取随机点的曲率分布,分别以球壳半径和曲率为坐标轴构建距离-曲率平面网格,并统计每个网格中随机点出现的频次,从而形成距离-曲率矩阵;最后利用特定的规则计算矩阵的相似值,用该值衡量2个模型的相似程度,实现模型的相似性检索.实验结果表明,文中算法的检索性能比传统的形状分布算法有较大提高,尤其适用于自由曲面模型的检索.     

一种基于局部特征的三维模型检索算法

在基于内容的三维模型检索系统中,特征提取技术是三维模型检索的关键。为此,提出基于局部特征的三维模型检索算法。定义一种新的局部特征描述符：曲度,将其作为三维模型检索时的特征。曲度作为对平均曲率与高斯曲率的校正,在不增加额外计算量的前提下,可同时克服平均曲率对平滑模型的不敏感性和高斯曲率分布较均匀的缺点,更真实地反映三维模型的局部弯曲程度。实验结果表明,以曲度作为特征进行检索,可明显提高检索的查准率,配合全局特征检索时则可在保证查全率的基础上,大幅提高检索的准确性。     

基于单位统计曲率特征匹配的红外目标检测方法

针对机器人在隧道施工环境中,由于阴暗强光等因素导致红外图像中的目标检测失败,提出一种基于单位统计曲率特征匹配的红外目标检测方法;采用最小二乘法对目标的曲面进行拟合,根据拟合曲面计算出目标中各像素的高斯曲率和平均曲率,使用曲率代替梯度构造图像特征描述符并建立曲率平面,根据曲率分布的密度将其划分为多个单位区域,对每个单位中的像素使用统计信息来生成稳定的单位统计曲率特征矩阵,通过计算矩阵之间的欧氏距离得到目标的相似性,识别红外图像中待检测的目标;对该算法与现有其它算法对标准图像数据集和实际施工隧道中的栈桥的检测准确率进行对比评价,结果表明,该算法的检测准确率最高,满足了工程上隧道机器人行进中识别栈桥的使用需求.     

三维曲面的特征描述和特征匹配

本文提出了一种新的三维曲面特征描述算法,将二维图像上的特征描述思想推广到三维网格。算法将三维网格表示成从顶点到高斯曲率的映射函数,从而获得可类比于二维图像的相似性。借助于法线和梯度建立局部球坐标系,通过二维统计直方图对特征点邻域的几何信息进行描述,使得特征描述具有平移、旋转和缩放不变性,最终生成128维的特征向量(特征描述符)。基于特征向量,我们实现了多分辨率和异拓扑网格下的特征匹配,展示并分析了实验结果。本文的研究动机来源于三维扫描建模以及多视点三维重建技术中对特征描述和特征匹配的需求,主要的应用方向包括:扫描配准、模型注册、动画跟踪、对称检测和模型检索。     

基于各向异性滤波耦合形状质心相对角位置的图形检索算法

基于形状的目标检索技术难以检测噪声轮廓,无法兼顾表示其全局与局部显著性,导致检索精度不高。为此,提出一种图形检索算法。通过引入各向异性滤波,设计图形显著性检测算子,平滑噪声点与保留高曲率特征点,精确检测其形状显著性点,考虑形状轮廓点的总数与显著性位置,基于形状质心,定义相对角位置计算模型,并联合曲率函数,确定每个显著性点的表示值,将形状全局特征嵌入到局部细节中,联合动态规划算法,构建形状显著性相似度测量模型,进行特征点匹配,完成图形检索。测试结果表明,与基于形状的图像特征描述符相比,该算法具有更高的检索精度与更强的鲁棒性。     

基于局部曲面特征直方图的点云识别

针对三维点云的快速识别问题,文中提出基于局部曲面特征直方图的点云识别算法.首先,采用循环体素滤波算法,将不同分辨率的点云滤波至指定分辨率.再基于邻域曲率均值最大的关键点查找算法选取点云局部特征较明显的点作为关键点,根据关键点邻域内点云重心与邻域曲面内各点的法线和距离的关系计算关键点的特征描述符.然后,根据临近关键点间的空间关系和特征描述符欧氏距离进行特征匹配.最后,采用多线程识别框架,加快在线识别速度.实验表明文中算法识别速度较快.     

基于距离比上下文的形状描述与识别方法

基于形状轮廓上的采样点到形状质心的距离,提出了一种距离比上下文形状描述符,用于形状识别和检索。该描述符计算简单,能有效区分不同形状,本质上具有平移、缩放不变性,且在一定程度上能杭部分遮挡和形变。用动态规划算法度量形状比上下文之间的距离,解决了对起始轮廓点的选择问题。在kimia' s-99形状图像数据库中的实验结果表明,该方法在单目标封闭轮廓的形状图像检索中取得了良好的效果。     

基于曲率特征的点云快速简化算法

为了提高实体反求的效率,提出一种点云快速简化算法.该算法依据特征点群曲率变化的特点在点云邻域拟合曲面上搜寻特征点并进行储存,依据搜寻结果对点云进行特征点分布评估,并根据评估结果设定相应的简化距离对点云进行简化.算法充分保留了特征区域点云,使得简化后的点云能够较好地表达形状,整个搜寻过程只针对高斯曲率极值点的附近点,相对于需要在全局上进行曲率计算的传统简化算法,该算法在运行速度上具有明显优势.     

基于拓扑不变性的GSRBF隐式曲面重建

为提高大规模点云曲面重建的精度和效率,提出一种基于拓扑不变性的全局支撑的径向基函数(GSRBF)隐式曲面重建算法。结合Hausdorff算法,根据点云的主曲率和高斯曲率引入一个临界值,防止提取特征点时产生较大误差,构造特征点点云拓扑同胚的拓扑结构;引入八叉树网格划分法进行点云拓扑关系的构造,通过构造与模型控制网格拓扑同胚的拓扑结构来重建曲面的拓扑;构造基函数确定特征点的影响范围,将其归一化得到曲面拓扑上的单位分解,复合单位分解与特征点得到隐式曲面。实验结果表明,该算法适用于任意拓扑的曲面重建,具有较高的精度和效率。     

基于轮廓特征点的三维模型相似性匹配算法

针对Heczko算法容易丢失一些表示三维模型轮廓的重要信息,从而降低匹配准确性这一问题,研究了一种基于轮廓特征点的三维模型相似性匹配算法。通过函数投影提取三维模型的轮廓,再提取每一个轮廓上的角点,把角点作为特征点,用特征点的曲率值构成一个点集,最后计算点集之间的Hausdorff距离,进行相似性匹配。实验结果表明该算法提高了三维模型的检索准确性。     

Shape differentiation of freeform surfaces using a similarity measure based on an integral of Gaussian curvature

Freeform surfaces are popularly used to design and model complex 3D objects. These 3D models are stored as computerized models in databases. To facilitate data retrieval and shape matching, a major challenge lies in defining and computing the level of similarity between two or more freeform surfaces. In order to explore the useful 3D information associated with the surfaces, an integrated approach based on the integral of Gaussian curvature is proposed to develop the measures of similarity of freeform surfaces. Specifically, the integral of Gaussian curvature is mapped into the 2D space, and a shape-based measure is developed using statistical methods to compute the level of similarity. For smooth surfaces, a fast approximation algorithm is developed to calculate the curvature of individual subregions. In cases where the target surface has a complex topological structure or a smooth surface is not available, the integral of Gaussian curvature for the discrete surface is first calculated at each vertex, followed by mapping onto a 2D spherical coordinate. The distance measure focuses on the local geometry, which is critical to investigate models with a certain level of resemblance such as products in a family. This proposed approach can be applied to surfaces under various transformations, as well as 3D data from various sources.     

基于距离和曲率特征的三维模型检索研究

针对采用单一特征描述基于内容的三维模型检索时检索精度不高的问题,结合全局描述的距离特征和局部描述的曲率特征,提出一种新的三维模型检索算法,通过距离特征相似性和曲率特征相似性的加权和,确立模型新的相似度匹配。仿真实验结果表明,相对于单一形状特征的模型检索,该检索算法能够获得更准确的检索效果。     

结合拓扑持续性和热扩散理论的3维模型分割

目的 针对已有的3维模型分割方法人为设定过多参数的问题,提出了一种基于拓扑持续性和热亲和度矩阵的3维模型分割方法,只需给定分割部件数即可自动完成分割。方法 首先通过拓扑持续性处理3维模型的热核签名,选取生存期最长的几个特征点作为模型被分割部件的显著特征点,对于模型躯干等无法通过生长周期选取特征点的部件,则选取热核签名的最小值所对应的顶点作为显著特征点,从而获得模型的初始聚类中心;然后使用不同的扩散时间所对应的热亲和度矩阵进行k-means聚类,并根据聚类中心的偏移距离等参数筛选聚类结果,从而获得3维模型的分割结果。结果 选取人体模型进行分割实验,并与其他方法进行对比分析。结果表明,所提出的热亲和度的计算时间明显优于常用的测地距离和幂指数核;相比基于拓扑持续性和基于测地距离的聚类,本文方法可以正确分割模型的各个部件并获得恰当的分割边界。此外,本文方法针对姿态不同的同一非刚体3维模型可以取得一致性的分割结果,而且对模型表面噪声具有较好的鲁棒性。结论 和已有方法相比,本文的基于拓扑持续性和热亲和度矩阵的3维模型分割方法可以在给定分割部件的前提下自动选定聚类中心并获得恰当的分割边界,并广泛适用于常见动物模型的分割。     

基于多尺度特征点识别与局部谱特征的离散数据匹配

为了实现部分重叠且不同视角的测量数据配准,提出多尺度特征点检测算法,可以从大量的原始数据中提取少量特征点。该算法包括离散曲率计算、双边滤波和特征点计算等步骤,特征点个数可以由尺度参数粗略控制。提出局部形状谱描述器来描述每个特征点的局部形状特性,首先利用局域点的距离和曲率信息构造关系矩阵,然后通过计算关系矩阵的特征值来构造谱描述器,利用该描述器可以方便地计算不同点集中各个特征点的对应关系,进而实现两个数据点集的配准。通过实例验证了该算法有较好的抗噪性和运行速度。     

LoVPE 3维局部特征描述子

目的 局部特征描述子在3维目标识别等任务中能够有效地克服噪声、不同点云分辨率、局部遮挡、点云散乱分布等因素的干扰,但是已有3维描述子难以在性能和效率之间取得平衡,为此提出LoVPE（局部多视点投影视图相关编码）特征描述子用于复杂场景中的3维目标识别。方法 首先构建局部参考坐标系,将世界坐标系下的局部表面变换至关键点局部参考坐标系下的局部表面;然后绕局部参考坐标系各坐标轴旋转K个角度获得多视点局部表面,将局部表面内的点投影至局部参考系各坐标平面内,投影平面分成N×N块,统计每块内投影点的散布信息生成特征描述向量;最后将各视点特征描述向量进行两两视图对相关编码得到低维度特征描述向量,采用ZCA（零项分量分析）白化降低特征描述向量各维间相关性得到LoVPE描述子。结果 在公用数据集上进行不同描述子对噪声、不同分辨率、遮挡及杂波等干扰鲁棒性的特征匹配实验,实验结果表明,提出的描述子特征匹配率与现有最佳描述子处于同等水平,但保持了较低的特征维度和较高的计算效率,维度降低约1半、特征构建及特征匹配时间缩短为现有最佳描述子的1/4。结论 提出一种新的3维局部特征描述子,具有强描述能力,对噪声、不同网格分辨率、遮挡及杂波等具有强鲁棒性,存储消耗较少且计算效率较高,该方法适用于模型点云及真实点云数据,可用于复杂场景中的3维目标识别。     

基于空间特征的图像检索

提出一种新的基于空间特征的图像特征描述子SCH,利用基于颜色向量角和欧几里得距离的MCVAE算法共同检测原始彩色图像边缘,同时利用一种新的“最大最小分量颜色不变量模型”对原始图像量化,对边缘像素建立边缘相关矩阵;对非边缘像素使用颜色直方图描述局部颜色分布信息;然后,利用新的sin相似性度量法则衡量图像特征间的相似度。实验采用VC++6.0开发了基于内容的图像检索原型系统“SttImageRetrieval”,基于Oracle 9i数据库建立了一个综合型图像数据库“IMAGEDB”。实验分析结果证明,利用SCH描述子的检索准确度明显高于仅基于颜色统计特征的检索结果。     

基于Morse-Smale拓扑特征的文物碎片拼接算法

针对计算机辅助文物虚拟复原中由于破损文物断裂部位边缘受损而引起的轮廓线不能充分表示断裂面几何特征的问题,提出了一种基于断裂面拓扑特征的破碎文物自动拼接算法.首先,定义碎片模型顶点显著度指标函数,提取断裂面特征点,依据Morse-Smale复形理论构建并简化断裂面的几何拓扑图;然后,通过定义基准点与0值面,从而计算目标点的对应高度差值,将拓扑图中四边形曲面构造成为能完整表示断裂面几何特征的特征描述符,并根据凹凸互补性计算初始特征四边形匹配集的误差,筛选出最优匹配集;最后,采用四元组方法计算旋转、平移矩阵,利用穷举搜索法实现碎片的精确拼接.实验结果表明,该方法针对断裂部位边缘受损的破碎文物模型可获得较满意的拼接效果.