基于视觉一致性的图像检索

提出一种新的彩色图像分割方法,将图像分割成具有明显视觉一致性的区域,这种一致性能够模拟人观察图像时的视觉感受,例如图像中的一片区域具有相同的颜色、纹理。对这样的一致性区域建立特征描述符,如颜色编码、连通系数、面积比例,其中颜色编码是通过将像素在HSI颜色空间中量化得到,进而为整幅图像建立特征描述;然后将这种特征描述用于图像的检索。实验结果表明,这种方法不仅能够很好地模拟图像所带给人的视觉感受,而且对具有视觉一致性的图像检索效果也有很好的表现。     

基于相似性序列分析的三维模型检索性能评价

普林斯顿形状基准数据库已经成为当前三维模型检索研究人员使用最为广泛的基准数据库之一。但是该基准数据库存在着一个重要的缺陷,那便是模型类别之间的相似性没有被考虑,这导致在对检索结果进行性能评价时出现与人类直观感觉不一致的结论。为了克服这个缺陷,提出了一种新的基准数据库分类方案,并且在此基础上提出了一种基于相似性序列分析的检索性能评估方法。     

非规则三维建筑模型的保结构变形

为了快速生成大量与输入风格一致的三维建筑模型,提出一种针对非规则三维建筑模型的保结构交互式变形技术.该技术以一般的三维网格模型作为输入,经过若干预处理操作形成带标记的包围盒层次结构,以此作为变形操作的分析基础.变形算法的核心思想是将原始的复杂结构分解为一组一维的结构序列,然后逐条对一维结构序列施加变形操作.在对一维结构序列的变形过程中尽可能以可重复的元素来填充变形空间,实现对输入结构特点的保持.实验结果表明,该技术可用于各种不同风格的建筑模型.     

三维网格模型的边界性度量方法

在三维网格分割中,如何实现网格模型边界的自动准确分割是目前亟待解决的问题。为给自动分割提供理论依据,提出了一种新的三维网格模型表面边界性计算方法,将少量手工标注的边界点视为能量的放射源,根据能量流动原理,自动计算出其他点作为分割边界的可能性。实验表明,该方法是行之有效的,可以依据手工标注的少量边界点找到更多的真实边界点,进而为最终实现网格模型的自动分割提供可行的理论基础。     

3维模型局部高度研究

提出一种新的3维模型的特征点检测算法。该算法可以作为其他许多3维模型处理技术的预处理操作(如模型简化、模型匹配、视点选择等)。与其他3维模型特征点检测算法相比,该算法具有两个特点： 1)引入一种新的显著性度量方法——“局部高度”,而不是传统的曲率。认为3维模型表面某点的视觉重要性(即显著性)是由它所在位置的凸起程度来刻画,而不是该点所在位置的弯曲程度所决定,因此,提出局部高度这种新的显著性度量方式。 2)基于局部高度,引入Mean Shift算法这种非参数化的概率密度估计方法来对3维模型表面的局部高度分布进行聚类分析,然后计算出3维模型的特征点。实验结果表明,该算法能够很好地捕捉视觉上显著的3维模型特征点,且在不同分辨率下均有稳定的表现。     

面向内容的三维模型数据库设计及其检索系统的实现

目前,对基于内容的三维模型检索的研究主要集中在检索过程所涉及到的算法方面,而对三维模型库的设计研究较少.为此,详细分析了面向内容的三维模型库的建立过程,重点论述三维模型库的组织结构和分类表的设计,提出一种三维模型分类的手工构造方法,开发了三维模型库的管理软件,并研制了三维模型检索的原型系统.其意义在于为三维模型检索研究提供一个结构合理、数据充分的三维模型库,从而为检索算法的研究奠定坚实的基础.