基于特征點(diǎn)的模型分割算法設(shè)計(jì)及其實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來，以計(jì)算機(jī)為輔助的文本分析和檢索技術(shù)、圖像數(shù)據(jù)和圖形數(shù)據(jù)處理技術(shù)發(fā)展迅速，然而，在3D模型檢索領(lǐng)域的發(fā)展仍然還處于起步階段。3D模型包含形狀和外觀信息，這些信息用文本是很難描述的。相比較而言，基于內(nèi)容的3D形狀檢索方法使用3D模型的形狀和外觀屬性來檢索相似的模型，它優(yōu)于基于文本的搜索方法?；趦?nèi)容的3D模型檢索已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)視覺、生物醫(yī)藥工程、人工制品搜索、原子生物學(xué)和化學(xué)中的研究熱點(diǎn)問題。目前，研究者們分析了一些關(guān)于基于內(nèi)容的

2、3D模型檢索的關(guān)鍵問題。三維模型的屬性主要有形狀、顏色、紋理等。由于顏色、紋理在三維模型中具有可變性和易變性，并且三維模型比較復(fù)雜，模型的局部呈現(xiàn)出一些特殊的性質(zhì)，因此三維模型的分割是主要研究方向。模型分割的目標(biāo)是將網(wǎng)格的每個(gè)頂點(diǎn)都標(biāo)記為某一特定的區(qū)域。如何快速準(zhǔn)確地分割模型，是分割算法的研究重點(diǎn)。
　　本文提出一種基于特征點(diǎn)的模型分割算法，能快速有效地分割三維網(wǎng)格模型。特征點(diǎn)的提取步驟中應(yīng)用了基于最短距離的提取算法。首先求出模型

3、的幾何中心vr，根據(jù)vr求出模型上最短距離最大的兩個(gè)頂點(diǎn)v s1和v s2，令E1是以v s1為源點(diǎn)的局部極值點(diǎn)集合， E2是以vs2為源點(diǎn)的局部極值點(diǎn)集合， E1和E2的交集即為特征點(diǎn)集合F。針對一般模型分割算法存在的曲率計(jì)算復(fù)雜、分割邊界模糊等問題，本文提出一種通過頂點(diǎn)一階鄰域點(diǎn)平均法矢計(jì)算曲率的方法，并以相鄰兩點(diǎn)曲率差作為快速行進(jìn)分水嶺算法中區(qū)域增長因子。新的方法曲率計(jì)算簡單，通過一次分割就能得到比較清晰的邊界。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文