基于拉普拉斯多特征映射的三维模型形状分析

发布时间：2020-08-22 03:46

【摘要】：随着计算机软硬件技术的不断进步,三维模型的获取和制作也越来越方便,三维模型的应用领域也逐渐扩大,如三维电影、游戏与动画、虚拟与现实、辅助教学等都是在三维的模型基础上实现的。虽然三维模型的应用如此之广,也有一些问题需要有效地解决。如何有效地描述三维模型的结构以及对三维模型恰当的分析是满足不同应用的基础,如模型的检索、模型的配准、模型的分割。在这方面,也吸引了很多的研究者,并取得了大量的研究成果。如通过提取到模型的拓扑特征、几何特征等特征,通过提取的特征进行模型分割、模型检索、模型采样、模型配准等一系列的应用。三维模型的形状分析是当前的一个热点问题,本研究综合分析了国内外有关研究三维模型形状分析的现状,并针对现有的分析方法的不足,提出了一种拉普拉斯多特征映射的三维模型形状分析方法,主要工作如下:(1)介绍了常用的三维模型特征提取及分析方法。如基于拓扑结构的Reeb图特征提取和形状分割,基于测地线的拉普拉斯特征映射算法,以及其他常见的三维模型特征提取及分析方法。(2)介绍了本研究的基本理论。首先介绍了拉普拉斯的特征映射算法,由通过建立模型的相似度矩阵,进行拉普拉斯映射,实现了三维模型由空域到谱域的转换,谱空间里的数据点很好地反映了模型固有的几何结构且非常适合聚类。(3)通过谱映射,综合分析了测地线距离特征的拓扑鲁棒性,角距离特征的局部凸凹性,空间体积特征的内部结构性。(4)结合K-means聚类算法,实现了多特征融合的自适应模型分割。通过大量的实验,验证了本研究方法的高效性、鲁棒性,对于实现模型的语义描述,模型配准及检索等应用具有重要的意义。
【学位授予单位】：辽宁师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2800226