基于体素的三维形体部件分割

发布时间：2017-07-21 00:13

  本文关键词：基于体素的三维形体部件分割

  更多相关文章： 部件分割 体素 中轴骨骼 最小迭代深度 最大迭代深度 环切周长

【摘要】：进入21世纪后,多媒体技术获得了巨大的发展,而其中以三维数字模型和三维场景技术为代表的三维信息技术正在逐步成为影响人们生活、工作和娱乐的主流媒体技术。科学技术的增长与信息采集设备的便易性更促成了三维数据的分工,从面信息中分离出来的体信息在三维重建及可视化、建模与图形的检索、运动轨迹追踪、场景数字化、数据压缩、形体分割等正发挥着越来越重要的作用。而在众多应用中,模型各部分的语义及几何信息的需求使得模型的体分割,尤其是部件分割,受到越来越多的关注。然而当前大部分的模型分割算法都是基于面的,基于体的分割算法为数不多。因此,本次从基于体的角度进行形体分割,具有重要的理论意义与实用价值。本文首先系统介绍了当前基于面和体的三维形体部件分割方法,这些方法由于提取特征与分割准则的不同对不同模型呈现优劣各异的分割效果。随后我们对基于面信息的三维网格进行体素化:我们首先利用插值法对三维网格进行表面体素化,然后再对内部体素进行填充从而完成整个体素化过程。其次,我们利用传统的边界传播算法提取形体的中轴骨骼;与传统骨骼细化算法不同的是我们在中轴提取过程中,记录每层体素所删减的顺序,提出了用于描述形体“厚”、“薄”特性的最大迭代深度MID(Maximum Iterative Depth)与最小迭代深度MIID(MInimum Iterative Depth),并用MIID进行去噪、剪枝,最终得到理想骨骼。第三,我们利用最大迭代深度MID对“薄”壁形体与“非薄”壁形体进行自动初分割,并利用基于PCA主成分分析法与累加平均法得到的环切周长CCP(Circled Cutting Perimeter)对形体进行再分割,从而得到基于面与体的分割结果。最后,我们利用Princeton的分割评价体系与Benchmark中的分割算法进行定性与定量比较,实验表明本文所提出的基于MID-CCP的三维分割算法具有较好的综合性能。
【关键词】：部件分割 体素 中轴骨骼 最小迭代深度 最大迭代深度 环切周长
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-13
• 第一章 绪论13-23
• 1.1 研究背景及意义13-15
• 1.2 三维形体网格分割15-21
• 1.2.1 三维网格数据结构15-16
• 1.2.2 三维分割的特征选择16-20
• 1.2.3 三维分割类型（部件分割与面分割）20-21
• 1.3 主要章节及安排21-23
• 第二章 常见部件分割算法介绍23-36
• 2.1 常见三维分割方法23-31
• 2.1.1 区域增长23-24
• 2.1.2 分层聚类算法24-25
• 2.1.3 谱分析25
• 2.1.4 基于骨骼图谱的形体分割25-26
• 2.1.5 基于体的模型分割26-27
• 2.1.6 其它三维形体分割算法27-31
• 2.2 分割算法的评价体系31-35
• 2.3 本章小结35-36
• 第三章 体素化与中轴化的提取36-53
• 3.1 八叉树体素化方法36-38
• 3.2 本文体素化方法38-40
• 3.2.1 表面体素化38-40
• 3.2.2 内部体素填充40
• 3.3 中轴提取算法40-44
• 3.3.1 边界传播算法42-43
• 3.3.2 基于距离场的骨骼提取算法43
• 3.3.3 基于几何方法的中轴提取算法43-44
• 3.4 改进的中轴提取算法44-49
• 3.4.1 基础知识44
• 3.4.2 中轴提取算法44-49
• 3.5 中轴骨骼的修剪49-52
• 3.5.1 修剪的必要性49-51
• 3.5.2 中轴的修剪51-52
• 3.6 本章小结52-53
• 第四章 基于体素的三维形体部件分割算法53-74
• 4.1 三维内部距离53-55
• 4.2 骨骼体素与表面体素、三角面、顶点的匹配55-59
• 4.2.1 骨骼体素与表面体素的匹配56-57
• 4.2.2 骨骼体素与三角面、点的匹配57-59
• 4.3 基于最大迭代深度MID的初分割59-62
• 4.4 环切周长的计算62-69
• 4.4.1 基于PCA计算环切面法向量62-63
• 4.4.2 基于累加均值法计算环切面法向量63-64
• 4.4.3 环切周长CCP的计算64-66
• 4.4.4 环切法向量的优化66-69
• 4.5 基于环切周长CCP的细分割69-70
• 4.6 分割结果的优化70-73
• 4.7 本章小结73-74
• 第五章 实验结果及分析74-85
• 5.1 基于视觉的定性分割结果评判75-79
• 5.2 基于定量指标的分割结果分析79-81
• 5.3 不同提取特征下的分割效果比较81-84
• 5.4 本章小结84-85
• 第六章 总结与展望85-87
• 6.1 全文总结85-86
• 6.2 展望86-87
• 参考文献87-92
• 致谢92-93
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文93-95

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 李小燕;程显毅;;基于权值的骨架修剪算法[J];计算机工程与设计;2009年14期

2 吴晓军,刘伟军,王天然;基于八叉树的三维网格模型体素化方法[J];工程图学学报;2005年04期

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本文编号：570628