基于統(tǒng)計學(xué)的三維模型檢索算法.pdf

1、三維模型在虛擬手術(shù)、分子生物、文物保護、計算機輔助設(shè)計等眾多領(lǐng)域都扮演著非常重要的角色。上個世紀90年代以來，隨著這些領(lǐng)域的快速發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)三維模型海量數(shù)據(jù)庫的擴充和三維物體掃描技術(shù)的成熟，導(dǎo)致了三維模型數(shù)量的急劇增加，人們迫切需要從眾多的三維模型中準確地找到自己所需要的模型，因此三維模型檢索越來越受到研究人員的重視。本文在對前人關(guān)于三維模型檢索的工作進行系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)之上，提出了兩種新的基于統(tǒng)計學(xué)的三維模型檢索算法。本文所做的工作如下

2、： (1)總結(jié)與分析了三維模型檢索的研究現(xiàn)狀、相關(guān)技術(shù)。 (2)實現(xiàn)了兩個前人的基于統(tǒng)計學(xué)的三維模型檢索算法：Osada提出的形狀分布的檢索算法和Ankerst提出的對模型切分后生成直方圖的檢索算法。 (3)提出了一種新的基于統(tǒng)計學(xué)的三維模型檢索算法：基于相對角度直方圖匹配的檢索算法。該算法僅僅通過統(tǒng)計模型表面點上每一個點與其他所有點之間的角度關(guān)系作為模型的特征量用于模型的檢索，不需要考慮模型三角面片的相關(guān)信息。

3、 (4)由于相對角度直方圖需要考慮模型上每一個點與其他所有點之間的角度關(guān)系，導(dǎo)致了每一個模型所形成的直方圖的維數(shù)較大，所以基于降維的考慮又提出了一種基于聚類分析的檢索算法。該算法大大的降低了模型的特征量維數(shù)，從而降低了算法的時間復(fù)雜度，加快了模型檢索的速度。 (5)總結(jié)了算法性能評價的相關(guān)標準，并且從實驗結(jié)果與算法性能來看，本文提出的兩種三維模型的檢索算法對于大多數(shù)模型來說在檢索效果與算法性能上都比Osada提出的形狀分