一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法组成比例

本发明专利技术涉及一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法，包括以下步骤：S1：构建树木模型数据集，并获取树木手绘轮廓；S2：构建树型空间，并将树木手绘轮廓的点数据和树木模型数据集中三维树木模型的点数据统一映射到树型空间中；S3：计算树木手绘轮廓和树木模型数据集中三维树木模型的凸包；S4：基于扫描算子的网格化编码进行降维操作；S5：对树木手绘轮廓和树木模型数据集中的三维树木模型进行相似性计算，完成三维树木模型的匹配。与现有技术相比，本发明专利技术具有准确率高、有效提高三维树木模型大规模检索重用效率等优点。型大规模检索重用效率等优点。型大规模检索重用效率等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法


[0001]本专利技术涉及三维模型匹配领域，尤其是涉及一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法。

技术介绍

[0002]在图形图像领域，三维模型具有内容丰富真实，展现能力强的优势，其拥有更全面的信息，更能与生活实际相结合，是3D领域中良好的媒介，被大量使用于出行、建筑等多个领域。在检索领域如何实现三维模型的快速检索也渐渐成为重大的研究课题，对于三维模型的检索能够大大提高相应模型的复用率，因为有许多三维模型建模完成之后也许就只是堆砌在数据集中并没有发挥任何作用，因此三维模型的快速检索可以加速三维模型重用事件的发生。但是目前在三维模型快速检索领域的相关工作中，大多数的方法仅仅只是聚集在对于常用的通用三维模型检索上，很多特定领域的三维模型在目前的检索方法中并没有获得较好的结果。
[0003]早期的模型检索方法主要是通过输入模型的自身模型间的相似性差异来达到检索三维模型的目的，主要有如下几类方法，基于数学方向的统计模型检索、基于模型骨架的检索、基于低维代入的检索和基于模型变换的检索。
[0004]研究员Tor在霍夫变换的基础上，提出使用数学方法保留输入模型的几何特征，根据保留的特征去检索三维模型。基于多视图多描述方法主要是通过对输入的三维模型进行投影，从而获取其相应的二维视图，然后计算二维视图和三维模型之间的相似性来获取与三维模型匹配的模型。刘在文章中提出，可以针对不同的复杂三维模型科学地选择三维模型的二维投影的最佳视角。还讨论了在不丢失模型输入的有效信息的情况下，完成与输入的手绘轮廓配对。通过数学统计来实现三维模型的检索在检索领域是比较常见的方法，由于数学统计中涉及到公式表达以及参数定义等比较贴近学习中所见识到的，而且直接通过数学统计也能较快获得相应的匹配结果，如果在输入过程中辅助高端输入设备也能够实现模型的精确配对。
[0005]虽然通过数学统计多视图的检索方式可以在检索过程中获得很好的配对效果，但是此过程中的难处在于在获取结果之前并不清楚到底是需要获取哪些视图，以及如何通过统一标准去度量模型间的相似。在历史的研究方法中，很多度量都可以达到上述的目的，比如傅里叶和zernike矩能够完成对于模型间相似性的度量，guan提出在树型空间生成完成的基础上通过欧式度量和测地线来衡量三维大规模模型间的相似性。
[0006]虽然目前的检索算法对于通用三维模型姑且能够获得良好的搜索效果，然而对于许多细分领域比如树木、出行等的三维模型，并没有获取较好的效果。Fan方法通过获取三维模型的局部视图然后再对输入的树木三维模型采用递进检索去完成检索的流程，然而这种方法对于系统的整体输入过于限制，使得用户只能按照其所描述的部分图示来进行操作，而并不能绘制任何自己期望的树木种类，极大限制了整个系统的创造性。
[0007]上面提到的部分检索方法大多都是聚集在通用种类的模型检索上，在一些常见的
细分模型领域上述方法并不能取得良好的检索效果，且检索性能方向上均具有结果不正确、语义不符合等问题，极大影响三维模型的大规模检索和重用效率。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种准确率高、有效提高三维树木模型大规模检索重用效率的基于树型空间的三维树木模型匹配方法。
[0009]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0010]一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法，包括以下步骤：
[0011]S1：构建树木模型数据集，并获取树木手绘轮廓；
[0012]S2：构建树型空间，并将树木手绘轮廓的点数据和树木模型数据集中三维树木模型的点数据统一映射到树型空间中；
[0013]S3：计算树木手绘轮廓和树木模型数据集中三维树木模型的凸包；
[0014]S4：基于扫描算子的网格化编码进行降维操作；
[0015]S5：对树木手绘轮廓和树木模型数据集中的三维树木模型进行相似性计算，完成三维树木模型的匹配。
[0016]进一步地，所述的树木模型数据集包括通用数据集和共享数据集，所述的通用数据集为现有图像数据集，所述的共享数据集由通过网络爬虫共享获取的树木模型构成，所述的树木模型数据集中，将所有的三维树木模型分为乔木、灌木和草本植物三类。由于通用数据集中的模型种类和数量并不能充分满足本专利技术模型匹配的要求，因此本专利技术还通过另一个方向即网络共享的方式来对通用数据集中的模型进行增补。
[0017]进一步地，所述的步骤S2具体包括：
[0018]S21：通过PCA主成分分析方法分别对树木手绘轮廓和三维树木模型进行预处理；
[0019]S22：计算树木手绘轮廓和三维树木模型相应的骨架表示，找到分支对应，并对分支对应进行颜色编码；
[0020]S23：通过树图表示每个植物树，并用二叉树对树图进行扩充、二值化和参数化；
[0021]S24：将各植物树以点的形式表示，构建树型空间；
[0022]S25：将树木手绘轮廓的点数据和树木模型数据集中三维树木模型的点数据统一映射到树型空间中。树型空间中的测地线对应于树木手绘轮廓和三维树木模型之间的平滑几何和结构混合。
[0023]进一步地，所述的步骤S3中，计算树木手绘轮廓的凸包具体包括：
[0024]S31：获取树木手绘轮廓点数据的坐标点(U,V,W)；
[0025]S32：获取所有坐标点中纵坐标y轴的最小的点y
min
，将该点记为Z0；
[0026]S33：将所有坐标点移动至以Z0为坐标起点的坐标轴上，并将Z0作为起始点；
[0027]S34：计算各坐标点相对于起始点的仰角α，并将计算结果依照从小到大进行顺序排序；
[0028]S35：在起始点与仰角α最小的坐标点之间作直线M；
[0029]S36：比较当前计算的坐标点位于直线M的左边或右边，若当前计算的坐标点位于直线M的左边则进行入栈操作，否则进行出栈操作；
[0030]S37：判断是否到达结束坐标点，若否，则将当前选取的计算坐标点作为起始点，并
返回执行步骤S34，否则结束流程，输出标识凸包结果；
[0031]所述的树木模型数据集中三维树木模型凸包的计算与树木手绘轮廓的凸包计算相同，树木模型数据集中三维树木模型点数据的坐标为(U
dk
,V
dk
,W
dk
)(k∈N+)。
[0032]优选地，所述的步骤S4使用神经网络中的卷积实现运算量的降低，因为卷积核可以通过滤波器的操作把输入过程中的高维数据降维成保留主要特征的低维数据，也能够缓解后续匹配过程中存在的过匹配。
[0033]进一步地，所述的步骤S5具体包括：
[0034]S51：对树木手绘轮廓和树木模型数据集中三维树木模型进行相似性计算，输出初步匹配的三维树木模型；
[0035]S52：计算树木手绘轮廓和输出的初步匹配三维树木模型测地线距离，并依据距本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建树木模型数据集，并获取树木手绘轮廓；S2：构建树型空间，并将树木手绘轮廓的点数据和树木模型数据集中三维树木模型的点数据统一映射到树型空间中；S3：计算树木手绘轮廓和树木模型数据集中三维树木模型的凸包；S4：基于扫描算子的网格化编码进行降维操作；S5：对树木手绘轮廓和树木模型数据集中的三维树木模型进行相似性计算，完成三维树木模型的匹配。2.根据权利要求1所述的一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法，其特征在于，所述的树木模型数据集包括通用数据集和共享数据集，所述的通用数据集为现有图像数据集，所述的共享数据集由通过网络爬虫共享获取的树木模型构成，所述的树木模型数据集中，将所有的三维树木模型分为乔木、灌木和草本植物三类。3.根据权利要求1所述的一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法，其特征在于，所述的步骤S2具体包括：S21：通过PCA主成分分析方法分别对树木手绘轮廓和三维树木模型进行预处理；S22：计算树木手绘轮廓和三维树木模型相应的骨架表示，找到分支对应，并对分支对应进行颜色编码；S23：通过树图表示每个植物树，并用二叉树对树图进行扩充、二值化和参数化；S24：将各植物树以点的形式表示，构建树型空间；S25：将树木手绘轮廓的点数据和树木模型数据集中三维树木模型的点数据统一映射到树型空间中。4.根据权利要求1所述的一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法，其特征在于，所述的步骤S3中，计算树木手绘轮廓的凸包具体包括：S31：获取树木手绘轮廓点数据的坐标点(U,V,W)；S32：获取所有坐标点中纵坐标y轴的最小的点y
min
，将该点记为Z0；S33：将所有坐标点移动至以Z0为坐标起点的坐标轴上，并将Z0作为起始点；S34：计算各坐标点相对于起始点的仰角α，并将计算结果依照从小到大进行顺序排序；S35：在起始点与仰角α最小的坐标点之间作直线M；S36：比较当前计算的坐标点位于直线M的左边或右边，若当前计算的坐标点位于直线M的左边则进行入栈操作，否则...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁爽，贾金原，朱作腾，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：