三维模型特征提取算法
基于三维点云模型的特征线提取算法
刘
北京 １ ０ ０ ８ ７ ５ ）
倩 ， 耿 国华 ， 周 明 全 ，赵 璐 璐 ， 李 姬 俊 男
（ １ ．西北 大学 信 息科 学与技 术 学院 计 算机 系， 西安 ７ １ ０ １ ２ ７ ； ２ ．北京 师 范大 学 信 息科 学与技 术 学院计 算机 系 ，
摘
要 ：针对 以往 算法存 在无 法 区分 尖锐 和 非尖锐 特征 点 、 提取 的特 征 点与视 角有 关、 特征 点 未连 线等 问题 ， 提
出一种基 于高斯 映射 和 曲率值 分析 的 三维 点云模 型尖 锐特 征 线提 取 算 法 。该 算法 先进 行 点 云数 据 点 的 离散 高
斯 映射 ， 并将 映射 点 集聚类 ； 然后使 用 自适应 迭代过 程得 到 两 个或 多个面 的相 交线 上 曲率 值 和 法 向量发 生 突变
三维模型检索相关的特征提取和语义研究
线部分和离线部分。在线部分 与用 户交互 ， 用户 可 以浏览 数据
０ 引 言
随 着 ｉ维 扫 描 技 术 以 及 三 维 建 模 软 硬 件 的 不 断 发 展 成 熟 ，
Ｍｎ ｌ 距 ＤＸｙ＝∑ ａ ａｎ 离：（， ｈｔ ａ ）
ｌ≤ ｉ ｎ １≤ ， ｎ ≤ ≤
２ １ 形状 以及相 似性计算 方 法 ．
２ １１ 形 状 ． ．
形状是 三维模 型最重要的特性 ， 与颜色 、 纹理相 比能够更细
致地描述模 型。而且形状是无量纲的 ， 任何旋转 ， 平移都不改变 其特性。从整个三维模 型的特征 中计算 形状模 型 ， 提供 全局信
息如面积 、 体积 、 周长 、 半径等 。既不需 要初始分 割步骤也 不需
连通分量上的点归为一类 ， 最终得 到原顶点 集 的一 个分类集
合， 即商集 。将商集 中的点根据原有 模型点 间的邻接 关系连接 起来 ， 就得 到原有模 型的一个骨架 。骨架 图法 即首先计算 出 Ｊ 模型的骨架节点 ， 然后通过各节点构造 出相应的骨架 图， 通过 中 轴线更简洁地再现三维几何 的形状及 拓扑变化 ， 是一个有 向 这
库， 通过 接 口给服 务器发送一 个三维请求 ， 系统接 收查询模 型 ， 并与所有相似模型的特征值 比较 。离线部分提取模型特征并计 算三维模型的形 状索引以及相似度。其 中特征提取和相似性匹 配是决定检索结果的重要步骤。
使得 三维模 型的创建过程 变得 越来越 容易 ， 产生 了越来越 多的 ｊ 模 型库 ， 维 为用 户 实现 资源 共 享 提 供 了更 多 的便 利 条 件 ， 时 同 涉及到的领域 也 越 来越 广 ， 比如工 业 设计 、 虚拟 现 实 、 Ａ Ｃ Ｄ应 用、 计算机视觉 、 游戏 产业 和医疗 等… ， 具有 广阔 的应用 前景 。 其 中有专 门针对特定领域 的数据库 ： 国国家癌症 研究所建 立 美 的 Ｎ Ｉ Ｉ３ Ｃ Ｓ Ｄ模 型库 ， Ｄ 此模 型库拥 有 ４ ００ ０个模 型 ； 国 ０ ０ 美 ＭＤ Ｌ信息系统有 限 公 司的化 学 品三 维结 构 Ａ Ｄ３ ＭＤ Ｃ 一Ｄ Ｌ模 型 库 Ｊ此 数 据 库 拥 有 ３ ０００个 模 型 ； 常 用 的 是 美 国普 林 斯 顿 ， ０ ０ 最 大学建立的三维模型数据库 （ Ｓ ） ， 数据库拥 有 ６ ０ ＰＢ 此 ０００个 模型 ， 是通用模 型库 。针对这种三维模 型数量迅速增加 的现象 ，
三维模型检索中的特征提取方法
三维模型楦索 巾的特征 提取方法
海南 大学信 息科 学技 术 学院 潘 萍
［ 摘 要］ 三维模 型检 索的关键 问题是如何 有效地提取 三维模型 的特 征。本文在 查阅 了国内外大量有关三 维模 型检 索文献的基础 上， 对三维模型的特征提 取方法进 行 了研 究， 总结了当前存在的特征提取算法 ， 并对其进行 了分析与比较 。 ［ 关键词］ 三维模型 检 索 特征提取
系进行归一化 预处理 ， 因此 该算法对三维模 型网格细分和 网格简化 的 鲁 棒性较差 。此 外 ， 由于互 联网多数三维模 型通常是退化或 松散 的多 边形 集合 ， 以应用这种方法有很大 的局限性。 所 另一种 函数分析 方法是球 面调和分析 ， 算法也被称 为单位球面 该 上 的二维傅立 叶分析 ， 其算 法思想是 ： 先建立球 面函数 ， 然后 对球面 函 数 进行快速球面调和变换 。Ｖ ａｉ首先将球面调和分 析引入到三维模 ｒ ｃ ｎ 型特征 提取领 域 ， 出了旋转 相关特 征描述 符。Ｋ ｚｄｎ改进 了该方 提 ａｈ ａ 法 ， 其与 旋转无 关 ， 使 具体 过程如 下 ： 先将 三维模 型体 素化为 ６ 首 ４Ｘ ４ ６ ６ × 个体单元 ， 整模 型位置使其重心位于 网格 中心 ， ４ 调 以确保体素模 型后有一 个半径 为 ３ ２的外包 围球刚好覆 盖该模型 。以网格 的中心为 球心， 使用半 径分别为 １ ２ … ，２ 同心球将 网格分解成 ３ 个球面 函 ，， ３的 ２ 数， 然后对 每个球 面函数进行 球面调 和变换 ， 将其分 解成 １ 个 频率 由 ６ 低 到高的球面调和 函数 的和。 由于相对于旋转 ， 球面调 和函数 其 Ｌ 范 ２ 数并没有 改变 ， 因此对 每个球 面函数定 义 １ 个球 面调和 函数 的 Ｌ 范 ６ ２ 数， 以此组成三维模 型的 ３ ×１ 特征向量矩阵 。矩阵元素 （， 值表示 ２ ６ ｉｊ ） 球 面调和 函数的 Ｌ 范数 ， 中 ｉ ２ 其 表示半 径为 ｉ 的球面 函数 ，表示 第 ｊ ｊ 个 球 面调 和 函数 。两个 模型 相似 度计算 较简 单 ， 直接利 用欧 几里 德距 离。此算法的一个显著的优点是不用进行三维模型预处理就能具有很 好 的匹配性能。但是 ， 该算法的使用有一个前提 ： 三维模型 中不能有洞 且 不能有悬垂 的部分 ， 这也是球面调 和分析算法使用范围的一个限制。 此外 ， 小波变换也被用来描述三维模型的特征 ， 小波分析在 图像等 领 域具有广泛的应用 ， 它是傅立叶变换的一个扩展 ， 也是一种多尺度 的 函数分 析 ， 它适 用于分 层表示及 比较 ， 具有 良好的 时间和空 间分辨 并 率 。在三 维模型检索 领域 中 ，ａｕ ｔ Ｐ ｑｅ等使 用 了小波 变换进行 三维模型 的几何 特征提取 。但 由于这一 特征提取 算法没 有进行规 则 的采样信 号， 而是从频域角度分析三维模型 ， 因此三维模型特征提取之前 的预处 理 过程会 比较复杂 ， 并且对三维模型的噪声 、 旋转变换和 网格简化细分 的鲁棒性较差 ， 此外 ， 由于三维模型 的表示 方法 不统一 ， 也增加 了将 这 小 波变换应用 到三维模 型检索 的难度 。
一种三维模型特征提取与压缩算法
成 都 大 学 学 报（ 自然 科 学 版） Ｊｕｎｌ ｆ ｈｎｄ ｎｖｒｉｙＮｔｒ ｌ ｃｅｃ ｄｔｏ） ｏｒａ ｅｇｕ ｉｅｓｔ （ ｕａ Ｓｉｎｅ ｉｉｎ ｏＣ Ｕ ａ Ｅ
Ｖ＿１２９ ｏ ． Ｎ Ｏ． ３ Ｓｅ ｐ． ２０１ ０
对 于三维模 型检 索 ， 征 提取 是 整 个 检 索 系 统 特 最 主要 和关键 的 问题 ． 常 ， 特征 提取 有两 个基 本 通 对 要求 ： 一个 是提 取 的特征 要足够 区分 各个 三 维模 型 ，
要 实 现三维 模 型 的检索 ，首先 要把模 型进 行参 数化处 理 ，而参 数化 的三维模 型必 然要用 到很 多变 量参数 来表 示 ．变量 太多 ，会增加 分析 问题 的难 度 与复杂 性 ，增加 计算 的工 作量 ，从 而使检 索 的速度
文章编号：０ ４— ４ ２ ２ １ ）３— ２ ５一 ４ １０ ５ ２ （０ ０ ０ ０ ４ ｏ
一
种 三 维 模 型 特 征 提 取 与压 缩 算 法
刘 作 军
（ 阴工 学院 计 算机 工程 学院 ， 苏 淮安 淮 江 ２３０ ） ２０３
摘
要： 特征提取是三 维模型检 索最主要 的问题 ， 提取 的特征决定检 索系统 的性 能和效率 ， 如何对提取 的特征
量所 反 映 的信 息 ．这样 做 既节省 存储 和后续计 算索的性 能 ．本 文采 用 主元分 析 方法实 现该 功能 ，主元 分析
是 把 原来多 个变 量转 化 为少数 几个综 合指 标 的一种 统计 分 析 方 法 ，从 数 学 角 度 看 是 一 种 降 维 处 理 技
术．
征提取和压缩算法 ， 该算法能同时确保三维模型检 索的性能和速度 ．
3D模型重建中成型特征识别与参数提取技术
征识别能力 ， 提出基 于分类规则 的特征识别算法。 该算法针对等厚拉伸体 ， 把特征 的相互作用分为两
类 ５种 ， 采用 分 治策 略识 别 相 交 的特 征 。虽 然 能 并
够识别圆柱面相互作用 的特征 ， 限制相交 的特征 但 必须是拉伸方向相同。Ｓｈｙ ａａ 等 将基于图的方法 引入 二维视 图 的特 征 识 别 ， 特 征 定 义 为具 有 特定 把 几何属性的边集构成的子图。该算法只针对旋转体 的轮廓 线 进 行 处理 。张 建 勋 等 提 出基 于 神 经 网 络 的特征识别方法 ， 该算法准确率高、 容错率好 ， 但 难点在于如何有效地将几何模型信息映射到神经网 络 的线性 输人 中 。 目 前各种特征识别技术和方法都有 自身的局限
ｔ ｅ ｍｉ ｍｕ ｒ ｖ ｌｉ ｇ ａ ｇｅ，ａ ｔｈ ｄ ｗｉｈ ｔｅ ｐ ｅ ｅ ｎ ｄ ｆ ａｕ ｅ． ｏ ｈ ｔｎ ａ ｄ ｆ ａｕ ｅ，ｉ ｃ ｎ ｈ ｎｉ ｍ ｅ ｏｖ ｎ ｎ ｌ ｎｄ ｍａｃ ｅ ｔ ｈ ｒ ｄ ｆ ｅ ｅ ｔ ｒ Ｆ ｒｔ ｅ ｓａ ｄ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｔ ａ ｂｅ ｒｃ ｇ ｉｅ ｔ ｈ ｎ ｏ ｉ ｇ ｍｅｈ ｄ． ｈｅ ｈ ａ ａ ｔｒ ｆｆ ｒ ｎ ｅ ｔ ｒ ｉｈ ｈ ｖ ｅ ｎ ｒｃ ｇ ｅ ｏ ｎ ｚ ｄ ｗｉｈ ｔ ｅ ｅ ｃ ｄ ｎ ｔ ｏ Ｔ ｎ ｔ ｅ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓｏ ｏ ｍｉ ｇ ｆａ ｕ ｅ ｗｈ ｃ ａ ｅ ｂ ｅ ｅ ｏ — ｎ ｚ ｄ ｗｅｅ ｅ ｔａ ｔ ｄｆｏ ｄ ｍｅ ｓｏ ｒ ｉ ｇ ａ ｄ ｔ ｅ３Ｄ ｄ ｌｏ ｒ ｉ ｇ ｆａ ｕ ｅ ｃ ｎ ｂｅｒ ｃ ｎ ｔｕ ｔｄ． ｉｅ ｒ ｘｒ ｃｅ ｍ ｉ ｎ ｉｎ ｍａ ｋ ｎ ｓ， ｎ ｈ ｍｏ ｅ ｆｆ ｍ ｎ ｅ ｔ ｒ ａ ｅ ｏ ｓｒ ｃｅ ｒ ｏ Ｆ ｎ ｌｙ，ａ ｐ ｏｏ ｙ ｙ ｔｍ ｓｄ ｖ ｌ ｐ ｄ ａ ｄ ｔｅ ｍｅｈ ｄ ｗａ ｅ ｉ ｅ ｉ ａｌ ｒ ｔｔｐｅ ｓ ｓｅ ｗａ ｅ ｅｏ ｅ ｎ ｈ ｔ ｏ ｓｖ ｒｆ ｄ． ｉ Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ： ｒ ｉ ｇ ｆａ ｕ ｅ； ｐ ｏ ｅ ｓｍｏ ｅ ｅ ｏ ｓｒ ｃ ｉｎ； ｅ ｔ ｒ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ； ｒ ｍｅ ｅ ｘｒ ｅ Ｆｏ ｎ ｅ ｔ ｒ ３ ｍ Ｄ ｒ ｃ ｓ ｄ ｌｒ ｃ ｎ ｔｕ ｔｏ Ｆ ａｕ ｅｒ ｃ ｇ ｉ ｏ Ｐａ ａ ｔｒｅ ｔａ — ｉ
三维人脸特征提取方法
SW：总类内离散度矩阵
2、当采用主成分分析方法提取人脸特征时， 人脸图像的局部特征往往反映了人脸的内 在特性，对分类具有重要作用，但是主成 分分析是对人脸图像特性的一种整体统计 方法，图像中的像素占有了同等的地位， 对于人脸特征如嘴巴，鼻子，眼睛等特征 没有强调其重要性。 3、PCA方法是一种离线计算方法，训练库 中添加新的训练样本，要重新计算特征向 量，花费时间长。
两大优点
1、消除了模式样本的相关性 2、实现了样本的以所有样本的最优重 建为目的，并没有利用样本之间的类别信 息，因此就分类角度而言，PCA提取的特征 不一定对分类有益。（fisher线性判别是以 样本的最优可分为目标的监督子空间方法）
W0
1 Sw (m1 m2 ) 1 Sw (m1 m2 )
思路：寻找正交矩阵A使得A对x的变换得到 的y的协方差矩阵Cy为对角矩阵
设x为n维的粗特征 y为m维的经加工后的特征 则线性变换的关系为：y=Ax
K-L变换
由λ的N阶多项式|λI-Cx|=0，求矩阵Cx的特征值 λ0, λ1, …, λN-1 求矩阵Cx的N个特征向量A0, A1, …, AN-1 （CxAi=λi Ai, i=0, 1, …, N-1） 将A0, A1, …, AN-1归一化，即令<Ai, Ai>=1, i=0,1,… N-1 由归一化的向量A0, A1, …, AN-1构成正交矩阵A， 即A=[A0, A1, …, AN-1]T 由y=Ax实现对信号x的K-L变换，此时y的协方 差矩阵Cy为对角阵
主成分分析法
c00 c01 c c11 10 Cx E x x x x T cN 10 cN 11 c0 N 1 c1N 1 cN 1N 1
三维模型检索中若干特征提取方法的研究与应用
Abstract
With the development of 3D model acquisition, modeling methods, and hardware technology, 3D models are more and more widely used in many areas. Not only increasing number of 3D models are produced, did the quantity and scale of 3D model databases. Since constructing a new 3D model is a time-expending task as well as a energy-consuming job, it becomes more and more important to reuse the existing 3D models. In order to fully make use of the existing model resources, and find the models that one needs accurately and efficiently, the research on building the 3D model search engine is an urgent issue. A complete 3D model retrieval system typically includes feature extraction, similarity matching, index structure, and query interface. Among them, feature extraction is the most important for the 3D model retrieval. Hence 3D model feature extraction is the key technology in 3D model retrieval, and it is also the focus of this paper. The main job of this paper is to research and implement the technology of 3D model feature extraction, the innovation is that it proposes and implements three new methods of feature extraction: 1. The first method proposed in this paper is a 3D model geometric shape matching based on 2D projective point sets. It is different from the method of Min which compared the 3D shapes based on 2D contour map, also different from the means of Loffer which used the technology of of 2D image retrieval. This method compares the 3D shapes by measuring the statistical characteristic of 2D projective point sets, and it has low complexity. It is the first innovation of this paper. 2. Make use of multi-feature weighted distance to match the 3D models. Combine two characteristics, which is: the boundary feature of 2D projective point sets the former method had extracted, and the vertex density of triangle mesh of 3D models. The technology of the multi-feature weighted distance combining 2D boundary feature with 3D vertex density is the second innovation of this paper. 3. Introduce the curvature of discrete points into the 3D models matching. Extract the boundary conture of 2D projective point sets, compute the feature which is the product of the two: the curvature of discrete points on the boundary conture, and the distance between these points and
三维重建中特征点提取算法的研究与实现
摘
一
要： 利用特征点提取和匹配重建三维模型是基于图像 的三维重建的关键技术之
，
其 中特征点的提取是一个主要难题 。在 比较常用的提取 方法后 ，着重研 究了 Ｈ Ｒ Ｉ Ａ ＲＳ
算子并做 出一定改进。 采用灰度平均平方梯度矩阵的特征值作 为角点响应函数 ， 通过图像 目 标灰度和背景灰度的比较 ， 得到一个 自适应的角点响应 阈值条件 ， 从而提高了角点响应的适 应性和精确性。 此外， 还提 出提取 图像边缘轮廓 的幅度数据 ， 基于此数据再进行角点检测的
ｉ Ｄ ｃ ｎ ｔｕ ｔｏ ｎ ３ Ｒｅ ｏ ｓｒ ｃ ｉ ｎ
ＷＡＮ Ｇ — ｉ Ｆｕ ｘ ｎ， ＨＵＡＮ Ｇ — ｕ Ｍ ＥＮＧ ｉ Ｗ Ａ Ｙｕ ｙ ， Ｃａ ， Ｎ Ｇ ａ ｍｉ ｏ Ｔｉｎ— ａ
（ｃｏ ｌ ｆ ｃａｉ ｌ ｎｉｅｒ ｇａｄ ｔｍａｏ ， ｉｎ ｉｅ ｉ ｆ ｅｏ ａｔｓ ｎ ｓ ｏａｔ ｇ ｅ ｎ ｏ ｔ ｎＢｅｉｇ ｖｒｔ ｏ Ａ ｒｎｕｉ ｄＡ ｔ ｎｕｉ ， ｅｉ ０ ０３ Ｃ ｉａ ｏ ａＥ ｎ ｉ ｎ Ａｕ ｉ ｊ Ｕｎ ｓｙ ｃａ ｒ ｃ ｊ ｎ
方法 ，得到 了更为满意 的结 果。
关
键
词：计算机应用；图像处理；特征点提取；Ｈ ｒｓ ａ ｉ算子 ｒ
文 章 编 号 ： １０ —１８２０ ）３０９ —６ ０ ３０ ５（０７０ —０ １０
中图分类 号 ：Ｔ ９ Ｐ３ １ 文 献标识码 ：Ａ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｎｄ ａ ｉａ ｉ ｎ ｏ ｈｅＦｅ ｔ ｒ ｉ ｔ ａ ｔｏ ｇ ｒｔ ｓａ ｃ ａ Ｒｅ ｌｚ ｔｏ ｆｔ ａ ｕ ｅＰｏ ｎｔＥｘ ｒ ｃ ｉ ｎＡｌ ｏ ｉｈｍ
3d-harris提取特征点
3d-harris提取特征点
3D-Harris特征点是一种在三维图像中提取特征的算法，它可以用于目标检测、定位和跟踪等应用。
与传统的Harris角点检测算法相比，3D-Harris特征点可以在三维空间中对物体的表面进行描述和匹配。
3D-Harris特征点提取算法基于图像的局部特征，通过计算每个像素点的Harris响应函数来判断其是否为特征点。
具体来说，它通过计算像素点在三个方向上的梯度，然后利用这些梯度信息来计算Harris矩阵，再通过计算矩阵的特征值来判断该点是否为特征点。
在计算Harris矩阵时，3D-Harris特征点算法考虑了像素点在三个方向上的梯度变化，这使得它在三维空间中能够更好地描述物体的表面特征。
通过计算Harris矩阵的特征值，我们可以得到每个像素点的响应值，从而判断其是否为特征点。
与传统的Harris角点检测算法相比，3D-Harris特征点算法具有以下优点：
1. 在三维空间中提取特征点，可以更好地描述物体的表面特征，从而提高目标检测和跟踪的准确性。
2. 通过考虑像素点在三个方向上的梯度变化，3D-Harris特征点算法可以更好地适应不同物体的形状和表面特征。
3. 由于3D-Harris特征点算法可以在三维空间中提取特征点，因此它可以应用于三维重建和三维模型匹配等领域。
3D-Harris特征点是一种在三维空间中提取特征的算法，它通过计算像素点的Harris响应函数来判断其是否为特征点。
与传统的Harris 角点检测算法相比，3D-Harris特征点算法具有更好的描述能力和适应性。
它可以应用于目标检测、定位和跟踪等领域，为三维图像处理提供了一种有效的方法。
三维几何模型分割和对齐算法
三维几何模型分割和对齐算法三维几何模型分割和对齐算法是在三维计算机视觉领域中的一种重要技术，主要用于处理三维模型的分割和对齐任务。
三维模型分割是将一个三维模型划分成多个部分或物体的过程，而三维模型对齐是将多个三维模型以一定的准则对齐到同一个坐标系中的过程。
本文将详细介绍三维几何模型分割和对齐算法的原理、方法以及在实际应用中的一些应用案例。
一、三维几何模型分割算法1.数据预处理：对三维模型进行预处理，包括去噪、平滑等操作，以减少后续算法的误差和噪声。
2.特征提取：从三维模型中提取出特征信息，如曲率、法向量等。
这些特征信息对于分割算法非常关键，可以用来判断分割边界和区域。
3.区域生长：根据预定义的条件和阈值，从特征点开始，逐步生长出一个个区域。
区域的生长过程可以基于邻域信息，也可以基于一定的几何约束。
4.分割验证：对生长出的区域进行验证，剔除不符合条件的区域。
这一步骤通常需要根据应用场景和模型特点进行适当的调整。
5.后处理：对分割结果进行平滑处理，修复边界，减少噪声。
这一步骤可以使用一些图像处理或曲面重建的技术。
二、三维几何模型对齐算法1.数据预处理：对多个三维模型进行预处理，包括去噪、平滑等操作，以减少后续算法的误差和噪声。
2.特征提取：从每个三维模型中提取出特征信息，如特征点、特征曲线等。
这些特征信息对于对齐算法非常关键，可以用来匹配和对齐不同模型之间的相同部分。
3.特征匹配：将特征信息进行匹配，找到多个模型之间的对应关系。
匹配可以基于特征点、特征曲线等信息进行。
4.刚体变换：根据特征匹配的结果，计算出刚体变换矩阵，将不同模型对齐到同一个坐标系中。
5.优化调整：对刚体变换进行优化调整，以进一步提高对齐的准确性。
这一步可以使用一些优化算法，如最小二乘法等。
三维几何模型对齐算法在许多领域都有广泛应用，如三维建模、医学图像处理、机器人导航等。
例如，在机器人导航中，对齐算法可以将多个传感器采集到的三维地图对齐到同一个坐标系中，以提供一致的地图信息，便于机器人进行导航和路径规划。
三维模型特征提取算法
三维模型特征提取算法一、特征提取需求由来虚拟装配在CAD建模领域使用广泛，Solidworks、Pro/E、UG等都有自己的零件装配程序模块，但是它们相互之间并不能进行直接的数据格式转换。
比如：Solidworks创建一个简单的零件直接用Pro/E打开会丢失很多模型拓扑信息。
STL文件格式是通用的固体三维模型表示文件，常用CAD软件都能打开。
STL文件是一种简单数据格式，其中只记录了模型的顶点和法向量（数据格式下一节具体介绍），大多数CAD软件支持STL文件格式的零件输出。
然而，无论何种CAD软件打开STL文件之后，都难以读取模型的特征信息，甚至连模型的一个表面都选不中。
在这种情况下，如果我们想把一大堆的STL格式模型，加载到某款CAD软件中进行装配，可能性几乎为零。
在这种情况下，出现了对提取模型拓扑信息的需求。
下面将详细介绍这种方法，并给出在OSG场景中提取一个齿轮面的例子，供大家参考。
二、基本概念三角形是三维引擎的基本绘制图元。
任意一个三角形包括三个顶点和一个法向量（三个顶点和一个法向量确定了一个最小单位的表面），无论是什么样子的三维模型都可以分解成三角形的组合。
一个三维模型上的三角形并非独立存在，它们是有相互关系的，这些关系主要体现在两方面：（1）邻接关系（共边、共顶点）。
（2）归一化法向量之间的夹角关系（法向量相等、法向量共面等等）。
通过上述关系可以把三角形归类，从而组成不同的曲面。
下面以平面和柱面为例对三角形组成的曲面进行介绍。
定义一：模型中任意两个三角形存在公共边，则称两个三角形紧邻。
定义二：模型中任意两个三角形存在公共顶点，则称两个三角形邻接。
定义三：如果存在一组三角形它们具有邻接关系（紧邻、邻接）并且归一化法向量全等则这一组三角形在同一个平面上。
定义四：如果存在一组三角形它们具有邻接关系（紧邻、邻接）并且归一化法向量处于某个平面上则这组三角形处在同一个柱面上。
定义五：归一化法向量，满足公式：关于其他形状的定义大家可以自己总结（如球面、圆柱面、圆锥面等等），这里只给出平面和一般柱面（多面体、圆锥面、圆柱面都是柱面）的定义。
基于小波变换三维模型特征提取技术
3.2 光线投射算法
上面两种方法都没有根本上解决球面函数定义的二义性问题，并且，改 进的光线投射算法虽然减轻了出现二义性的几率，但同时带来了新的不稳 定性。当引入的同心球面数增大时，三维模型的表面受到噪声因素影响， 在不同的球面之间跳跃的几率也同样开始增大，如下图所示。
左图中红色的圆环代表一个球状三维模型的表面，我们可以看到，全部 的模型表面均分布在最外层球面内。这样经过球面调和变换后，该模型所 有的能量均包含在这层球面内，其它球面对应的能量为零。右图所示带有 一个突起噪声的球状三维模型，可以看出，最外层球面内分布的模型表面 只占很小一部分，绝大部分模型的表面分布在次外层球面内这样，经过球 面调和变换后最外层球面只包含了很小一部分能量，模型的绝大部分能量
三维模型特征提取算法
综合实验及可视化实验平台
3. 三维模型特征提取算法
3.1 球面调和变换算法 3.2 光线投射算法 3.3 小波变换算法
3.1 球面调和变换算法[12]
将S2Kit从UNIX工作站上向Windows平台上移植，把相应的动态链接 库同开发环境结合起来。
[12] 刑玉辉,几种重要的三维模型特征提取方法实现研究. 吉林大学硕士学位论文, 2006年6月.
3.2 光线投射算法
G. Burel等在文献[15]中提出了光线投射方法。光线投射算法沿等经度， 等纬度方向从模型重心发射出一组射线：
[15] G. Burel, H. Henocq, “Three-dimensional invariants and their application to object recognition,” Signal Processing, 1995, 45(1), pp. 1-22.
基于正视图的三维模型特征提取算法
Ｆｅ ｔ ｒ ｔ ａ ｔｏ ｇ ｒｔ ｍ ｏ Ｄ ｏ ｅ ｓ ｄ ０ ｅ ａ ｉ ｎ ａ ｕ ｅＥｘ ｒ ｃ ｉ ｎＡｌ ｏ ｉ ｈ ｆ ｒ３ Ｍ ｄ ｌ Ｂａ ｅ ｎ Ｅｌ ｖ ｔｏ
Ｓ ＵＮ ｉ ｇ ＇ ＧＥＮＧ ｏ ｈ ａ ， Ｔｎ ， － Ｇｕ ． ｕ ＺＨＯＵ ｉ ｇ ｑ ｎ Ｍ ｎ ． ｕａ （ ．ｎ ｔ ｕｅ ｆ ｉ ａｉａ ｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｎｏｔｗｅ ｔ ｉｅｓ ｙ Ｘ ’ｎ７ ０ ６ ； １ Ｉｓ ｔ ｔ ｏ Ｖ ｓ ｌ ｔ ｎＴ ｃ ｎ ｌ ， ｒ ｉ ｕ ｚｉ ｇ ｈ ｓ Ｕｎｖ ｒｉ ， ｉ １ ０ ９ ｔ ａ
ｄ ｓｒ ｅ ｅａｔｕ ｅｉｆｒ ｔ ｎｏ Ｄｐｏｅｔ ｎ ｏ ｉ ｉｅｅｔ ｉ ｃｕ ｉｇｆ ｎ，ｅ ，ｉｈ，ｅｒｔｐａｄｂ ｔ ｍ． ａｈｇａ － ｖｌｍａｅ ｅｃｉ ｓｈ ｌｔｄ ｏｍａｉ ｆ ｒｊｅｉ ｓｒｍ ｓ ｄｆ ｒｎ ｅ ｉ ｌｄｎ ｏ ｔｌｆ ｒ ｔｒａ，ｏ ｎ ｏｔ Ｅ ｃ ｒｙｌ ｅ ｉ ｇ ， ｂ ｔ ｉ ｎ ｏ ２ ｏ ｆ ｘ ｆ ｖ ｗｓｎ ｒ ｔ ｇ ｏ ｅ
三维模型特征提取算法
三维模型特征提取算法一、特征提取需求由来虚拟装配在CAD建模领域使用广泛，Solidworks、Pro/E、UG 等都有自己的零件装配程序模块，但是它们相互之间并不能进展直接的数据格式转换。
比方：Solidworks创立一个简单的零件直接用Pro/E翻开会丧失很多模型拓扑信息。
STL文件格式是通用的固体三维模型表示文件，常用CAD软件都能翻开。
STL文件是一种简单数据格式，其中只记录了模型的顶点和法向量〔数据格式下一节具体介绍〕，大多数CAD软件支持STL 文件格式的零件输出。
然而，无论何种CAD软件翻开STL文件之后，都难以读取模型的特征信息，甚至连模型的一个外表都选不中。
在这种情况下，如果我们想把一大堆的STL格式模型，加载到某款CAD软件中进展装配，可能性几乎为零。
在这种情况下，出现了对提取模型拓扑信息的需求。
下面将详细介绍这种方法，并给出在OSG场景中提取一个齿轮面的例子，供大家参考。
二、根本概念三角形是三维引擎的根本绘制图元。
任意一个三角形包括三个顶点和一个法向量〔三个顶点和一个法向量确定了一个最小单位的外表〕，无论是什么样子的三维模型都可以分解成三角形的组合。
一个三维模型上的三角形并非独立存在，它们是有相互关系的，这些关系主要表达在两方面：〔1〕邻接关系〔共边、共顶点〕。
〔2〕归一化法向量之间的夹角关系〔法向量相等、法向量共面等等〕。
通过上述关系可以把三角形归类，从而组成不同的曲面。
下面以平面和柱面为例对三角形组成的曲面进展介绍。
定义一：模型中任意两个三角形存在公共边，那么称两个三角形紧邻。
定义二：模型中任意两个三角形存在公共顶点，那么称两个三角形邻接。
定义三：如果存在一组三角形它们具有邻接关系〔紧邻、邻接〕并且归一化法向量全等那么这一组三角形在同一个平面上。
定义四：如果存在一组三角形它们具有邻接关系〔紧邻、邻接〕并且归一化法向量处于某个平面上那么这组三角形处在同一个柱面上。
定义五：归一化法向量，满足公式：关于其他形状的定义大家可以自己总结〔如球面、圆柱面、圆锥面等等〕，这里只给出平面和一般柱面〔多面体、圆锥面、圆柱面都是柱面〕的定义。
metashape原理
metashape原理介绍Metashape是一种基于图像处理和计算机视觉技术的软件，用于生成高质量的三维模型和地理信息系统（GIS）数据。
它被广泛应用于航空摄影、地质勘探、建筑测量等领域。
本文将深入探讨Metashape的原理，包括图像匹配、点云生成、模型重建等关键步骤。
图像匹配在Metashape中，图像匹配是生成三维模型的第一步。
它通过寻找不同图像之间的共同特征点来建立它们之间的关联。
具体而言，图像匹配包括以下几个关键步骤：1.特征提取：Metashape使用特征提取算法（如SIFT、SURF等）来检测图像中的关键点和描述符。
这些特征点和描述符能够描述图像的局部特征，如角点、边缘等。
2.特征匹配：在特征提取后，Metashape会将不同图像中的特征点进行匹配。
它使用匹配算法（如FLANN、RANSAC等）来寻找相似的特征点对。
通过匹配这些特征点对，Metashape可以确定不同图像之间的对应关系。
3.图像对齐：匹配完成后，Metashape会根据特征点的对应关系来对齐不同图像。
它使用图像配准算法（如基于特征的配准、基于相位相关的配准等）来将图像对齐到同一个坐标系中。
通过图像对齐，Metashape可以减小不同图像之间的几何变换差异。
点云生成在图像匹配完成后，Metashape会根据匹配的特征点来生成点云数据。
点云是一种由大量离散的三维点组成的数据结构，可以表示物体的形状和表面特征。
点云生成包括以下几个关键步骤：1.稠密匹配：在点云生成之前，Metashape需要进行稠密匹配，即对图像中的像素点进行匹配。
它使用立体匹配算法（如Semi-Global Matching、Graph Cuts等）来计算每个像素点的深度值。
2.点云生成：通过稠密匹配得到的深度图像，Metashape可以生成点云数据。
它使用三角剖分算法（如Delaunay三角剖分）将深度图像中的像素点转换为三维点。
生成的点云可以表示物体的表面形状。
几何特征量自动化提取算法计算几何尺寸
几何特征量自动化提取算法计算几何尺寸几何特征量自动化提取算法是一种计算机辅助设计中非常重要
的算法。
它可以自动地从三维模型中提取出各种几何特征量，如长度、宽度、高度、面积、体积、直径、半径等等。
这些几何特征量是设计师进行设计分析、优化和制造的重要依据。
几何特征量自动化提取算法的计算过程主要包括以下几个步骤：
1. 数据导入：将三维模型数据导入到计算机中。
2. 几何特征量识别：通过算法自动识别模型中的各种几何特征量。
3. 几何特征量计算：根据识别出来的几何特征量，自动地进行计算。
4. 结果输出：将计算出来的几何特征量输出到计算机中，供设计师进行分析和优化。
几何特征量自动化提取算法在工程设计、制造和质量控制等方面都有着广泛的应用。
它可以大大提高设计效率和制造精度，还可以减少设计和制造过程中的错误率。
因此，它在现代工业生产中具有非常重要的地位。
- 1 -。
数字几何处理中的特征提取和匹配算法
数字几何处理中的特征提取和匹配算法在数字几何处理中，特征提取和匹配算法是两个重要的步骤。
特征提取是指从数字图像或三维模型中提取出一组与对象特征相关的量化属性，而特征匹配则是将原始数据中的特征与已有的参考数据进行比较，从而找出相似的地方。
这两个步骤都在数字图像处理、计算机视觉以及三维计算机图形学等领域中具有广泛的应用。
一、特征提取在数字几何处理中，特征提取是一个既复杂又困难的问题。
由于数字几何处理涉及到的数据量庞大，因此需要从数百万个数据点中提取出数十个具有代表性的特征点，并将它们表示为向量或数字描述符。
这种特征提取可以通过多种方法实现，包括利用边缘检测、颜色分块、纹理分析、光线跟踪等技术。
其中，边缘检测是最常用的一种特征提取方法，它通过检测图像中的边缘来提取特征点。
另一种特征提取的方法是通过利用灰度图像的梯度值来进行。
这种方法的基本思想是，在较强的边缘处，灰度值的变化将比较快，因此通过求取图像梯度，就可以确定这些边缘的位置，从而获取特征点。
这种方法有许多变化形式，其中最常用的是局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）特征提取算法。
LBP算法可以快速而准确地检测图像中的局部图案，并将其描述为二进制序列，从而用来表示特征点。
除此之外，在数字几何处理中还有许多其他的特征提取方法，例如基于形状、基于谱分析、基于图像分类等算法，每种算法都有自己的特点和适用范围。
在实际应用中，必须结合具体的问题来选择最合适的特征提取方法。
二、特征匹配特征匹配是特征提取过程中的另一个重要步骤，它通过比较目标图像或三维模型中的特征点和已有参考数据中的特征点来寻找相似性质的区域。
为了实现这一目标，必须确定特征之间虽有的联系。
这种联系通常可以表示为一个相似性度量，如欧几里得距离、余弦距离、汉明距离等。
匹配过程中，关键是如何提出相应的判别特征，并进行有效的描述。
在三维计算机图形学领域，最常用的匹配算法是基于三维坐标系的特征描绘。
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3.2 光线投射算法
( i, j), i (i 0.5) , j ( j 0.5) 2 , i, j 0,1,2,, N 1
N
N
对于每条向外发射的射线，记录它与三维模型表面的最远交点与模型重心之 间的距离，这样就可以离散地给出一个球面函数的定义，采样点定义在切比雪夫 节点的位置，因此可以直接利用球面调和变换的方法抽取一组旋转不变量。
综合实验及可视化实验平台
3. 三维模型特征提取算法
3.1 球面调和变换算法 3.2 光线投射算法 3.3 小波变换算法
3.1 球面调和变换算法[12]
将S2Kit从UNIX工作站上向Windows平台上移植，把相应的动态链接 库同开发环境结合起来。
[12] 刑玉辉,几种重要的 2006年6月.
缺陷：对于较为复杂的三维模型，每条射线可能与模型表面有多个交点，因 此只考虑最远交点也会丢失很多几何信息
3.2 光线投射算法
D. V. Vranic在文献[16]中提出了改进的光线投射算法：
[16] D. V. Vranic, “An improvement of rotation invariant 3D shape descriptor based on functions on concentric spheres,” Proc. Int. Conf. on Image Processing, 2003, volume 3, pp. 757–760.
内容提要
1. 本课题的主要工作和创新点 2. 本课题研究内容 3. 三维模型特征提取方法 4. 小波加速计算过程 5. 综合实验演示 6. 参考文献 7. 致谢
1. 本课题的主要工作及创新点
1.1 主要工作
分析了光线投射算法的缺陷，提出了基于三 维小波变换的光线投射算法。
将小波变换引入到体素表示的三维模型中， 分别实现了表面体素小波变换和实体体素小 波变换。
[15]G. Burel, H. Henocq, Three-dimensional invariants and their application to object recognition, Signal Processing, 1995, 45(1), pp. 1-22. [16] D. V. Vranic, An improvement of rotation invariant 3D shape descriptor based on functions on concentric spheres, Proc. Int. Conf. on Image Processing, 2003, volume 3, pp. 757–760.
3.2 光线投射算法
G. Burel等在文献[15]中提出了光线投射方法。光线投射算法沿等经度，
等纬度方向从模型重心发射出一组射线：
[15] G. Burel, H. Henocq, “Three-dimensional invariants and their application to object recognition,” Signal Processing, 1995, 45(1), pp. 1-22.
采用了L2和L1两种相似性度量方式进行匹配。 实现了进行特征评价的可视化实验平台。
1.2 创新点
本文提出的小波变换特征提取方法，部分解决 了文献[15]存在的球函数定义二义性问题，在 一定程度上解决了文献[16]存在的球函数定义 的不稳定性。
本文提出的方法与文献[15]和文献[16]相比， 在查全率、查准率、ST、FT等方面有所提高， 算法的复杂度由原来的O(B4)变为O(B3log(B))。
3.2 光线投射算法
算法的基本思想：以三维模型的重心为球心的最小包围球剖分成 一系列同心球壳，落入每个球壳的射线与模型表面的交点定义一个球 坐标方程。一般地，对于每条射线，它与模型表面的多个交点同时落 入一个球壳的几率大大降低了，这样就可以尽可能的减少信息的丢失。 对应每个球壳的方程的定义：如 ( ,) 方向的射线在该球壳内与模型 表面无交点，则 f (,) 0 如有交点，则 f (,) 的值定义为落入该球壳内 的最远交点与模型重心的距离 。
2. 本课题研究的内容
三维模型的表示方法
➢ 三角网格法和体素法
相似性度量方式和评价
➢ L2和L1两种基于距离的度量方式 ➢ Precision-Recall 曲线和FT、ST
三维模型的规范化预处理
➢ 平移不变 ➢ 缩放不变 ➢ 旋转不变
三维模型特征提取算法
➢ 球面调和变换方法 ➢ 光线投射方法 ➢ 小波变换方法（包括三角网格、表面体素和实体体素）
3.1 球面调和变换算法
FST_semi_memo(rdata2，idata2, rcoeffs，icoeffs, size， seminaive_naive_table， workspace， 1， cutoff)；
rdata2和idata2两数组用来存储函数输入也就是球面函数在各方向的采 样方向的实部和虚部值，对于本文的情况，输入的球面函数采样值均为实 数，这样idata2输入为全等于0的数组首地址。rcoeffs和icoeffs两个数组用 来存储函数的输出的实部和虚部值，size为截止频率即B，剩下两个参数为 系统为了计算而开辟的一块内存间的指针，cutoff默认值为截止频率B 。
3.2 光线投射算法
上面两种方法都没有根本上解决球面函数定义的二义性问题，并且，改 进的光线投射算法虽然减轻了出现二义性的几率，但同时带来了新的不稳 定性。当引入的同心球面数增大时，三维模型的表面受到噪声因素影响， 在不同的球面之间跳跃的几率也同样开始增大，如下图所示。
左图中红色的圆环代表一个球状三维模型的表面，我们可以看到，全部 的模型表面均分布在最外层球面内。这样经过球面调和变换后，该模型所 有的能量均包含在这层球面内，其它球面对应的能量为零。右图所示带有 一个突起噪声的球状三维模型，可以看出，最外层球面内分布的模型表面 只占很小一部分，绝大部分模型的表面分布在次外层球面内这样，经过球 面调和变换后最外层球面只包含了很小一部分能量，模型的绝大部分能量