基于层次化结构的室内场景运动性分析与检测方法技术

本发明专利技术涉及场景建模技术领域，提供了一种基于层次化结构的室内场景运动性分析与检测方法，该方法包括如下步骤：建立场景的层次化结构；建立结点的运动链，统一化所述层次化结构；在所述统一化的层次化结构上提取物体的运动性。本发明专利技术通过自动构建统一的层次化结构对场景进行规划和管理，不仅能够容忍原始模型上的拓扑结构错误和缺失，而且省去了对模型进行重组的人力；在统一的层次化结构中引入场景中普遍存在的支持关系，在统一的层次化结构和普遍的支持关系基础之上，自动分析和提取场景中物体的运动信息，对场景进行高层次理解。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及场景建模
，特别是涉及一种。
技术介绍
在室内场景辅助设计和游戏场景设计领域，目前已有一些三维软件可以进行场景建模，以及对场景模型进行编辑和管理。下面对与此相关的一些技术做简要介绍。(一 )层次化结构的场景图 由于原始模型在拓扑结构上的紊乱和缺失，需要寻找一个有效的数据结构来组织原始模型，以及表达整个室内场景。Maren andAli于1988年在图像分割领域提出了HSS(Hierarchical Scene Structure,层次场景结构)来表达图像分割块之间的内部关系，其主要用来解决图像理解的问题，并指出HSS中各结点之间的关系可以是分割块边界连续性、邻接性、包围性、几何相似性、大小和方向等。层次化结构的场景图(简称“层次化结构图”)是一种对室内场景进行建模的有效的数据结构，图结构中的结点代表场景中的物体，边代表物体之间的某种关系。ST0FFEL等人设计的室内场景导航系统有用到层次化结构的场景图，以帮助人们在大规模室内场景中认清方位。STRUG等人将层次化结构用在CAD的建筑结构平面图的设计和分类问题上。除了有层次化结构图作为有效的数据结构对场景进行表达，还需要有效的算法对图结构进行信息的提取和运算。机器学习领域的Graph-Kernel方法是一种对层次化结构图各结点之间的关系进行研究的方法。S. V. N Vishwanathan等人在“Graph Kernels” 一书中对Graph-Kernel方法进行了详尽的阐述。该书对不同的Graph-Kernel进行了数学描述和相关理论的证明，包括“随机漫步核(random walk kernel) ”、“边缘核(marginalizedkernel)，，、“有理核(rational kernel)，，、“R 卷积核(R-convolution kernel)，，等。Fisher等人结合了层次化结构图和graph-kernel方法来特征化场景中的结构关系，用一种语义化的层次化结构图来表达整个室内场景，并且在此基础上运用基于核的方法来获取场景图之间的相似性。其工作是以场景图中的每个结点都代表一个有意义的物体为前提，也即其工作在很大程度上依赖于一个具有好的语义分割的三维场景模型。当然他们也认识到目前公共三维模型数据库中室内场景数据的种种缺陷，而且提出了一个粗糙、简单的预处理过程，该预处理仅仅考虑了结点几何形状和纹理特征，在原始三维数据上难以达到高质量的语义上的分割效果。(二)图割方法图割方法是基于图论中的最大流最小割理论的一种解决能量函数最小化问题的最优化算法，它广泛应用于计算机视觉中的立体视觉匹配(stereo matching)、图像重建(image restoration)、纹理合成(texture synthesis)等问题中。图割方法算法大致是对一个由三个能量项构成的能量代价函数进行最优化的过程，这三个能量项分别为数据项(Data Cost，定义结点赋予某个label(即标签，下同)的代价)，平滑项(Smooth Cost,定义相邻结点间的属于同一 label的代价)和标签项(LabelCost，只是在多label的图割方法中用到)。在图像分割和立体视觉领域，图割方法是区分前景和背景的有力工具。但是在三维图形领域却很少用到，BROffN等人设计的一种交互式网格和点集模型分割算法便是这些少量研究中的一种。它利用图割方法来分割三维网格模型，用户先粗略地在模型上画线来决定包含部分和剔除部分作为分割的参考，然后通过图割方法再迭代地对构建的有权图进行分割，该方法还利用了层次化结构加速来适应大规模的网格模型，因为传统的图割方法只能适用于小的模型。图割方法允许用户自定义能量代价函数来适应不同问题的需求，并且能够产生很好的分割效果，具备有效性、灵活性和广泛性。现有技术中，利用计算机对室内场景进行辅助设计采用的方案如下由于3D室内场景物体中家具居多，所以家具的配置和布局问题是室内场景研究 的热点问题。YU等人开发了一套能够自动合成室内场景中合理的家具配置的系统，该方法首先提取一个层次化空间场景结构，然后用模拟退火算法对能量代价函数进行优化。MERRELL等人开发了一个基于室内场景设计的交互式家具布局系统，该方法将室内场景设计中的一些准则融入其中，并设计了一套从一组建筑平面图自动生成建筑的布局的系统，这其实也是一种和家具布局相似的空间分配问题，它是用一种基于概率图模型的数据驱动的方法来提取结点间的语义关系。以上对室内场景的研究均需要以室内场景都是由有意义的物体组成的这一前提为基础。现有技术中，在3D模型数据库中进行3D模型搜索采用的方案如下目前网络上的大规模3D模型数据库使得用户能够越来越容易获得想要的3D模型。为了适应大规模3D模型数据库发展的需求，3D模型搜索技术显得越来越重要。现有的3D模型搜索方法有关键字搜索(keyword-based search)、基于形状的搜索(shape-basedsearch)、基于草图的搜索(sketch-based search)、组合式搜索(assembly-based search)以及上下文环境搜索(context-based search)等。由于关键字搜索、基于形状的搜索和基于草图的搜索要么只是用到文字方面的描述信息，要么只是关注于搜索模型自身的特征信息。组合式搜索是对于一个给定的3D模型(缺失其中某些组成部件)，运用“贝叶斯网络”概率图模型的方法来代表部件间的关系，进而搜索缺失的部件。上下文环境搜索是指用户在场景中放置一个搜索盒子，算法通过比较物体的形状特征、标签信息和空间关系等，用一个权值来描述待匹配模型和场景中的其他模型间的匹配程度，然后以匹配程度从大到小的顺序向用户展示搜索结果。以上的3D模型搜索方法仍然以室内场景都是由有意义的物体组成这一前提为基础。综上，由于现有的三维室内场景的模型库(如Google 3D Warehouse)中的原始模型并不是像人们期望的那样经过了合理的语义分割，而是存在大量的拓扑结构错误和缺失。所以上述现有技术方案对于目前并不理想的3D室内原始模型来说仍具有很大的局限性。此外，现有的一些三维软件如3DS MAX和Google Sketchup可以对室内场景进行编辑和管理，但是仅停留在几何模型层面，并没有加入对室内场景的高层次理解。目前虽然有一些技术和研究有针对室内场景的高层次理解，如基于室内场景上下文环境的三维模型搜索、各种家具配置和布局系统，但其也都是基于手工分割结果良好的室内模型而做的高层次理解工作，并没有提出一个比较统一的结构来规划室内场景，而只是对某一特定功能具有强针对性，并不具有普适性，也很难扩展到其他的功能上。
技术实现思路
本专利技术提供一种，解决了现有技术需要以场景都是由有意义的物体组成的这一前提为基础进行、且没有加入对场景的高层次理解的问题。本专利技术采用如下技术方案一种，所述方法包括如下步·骤建立场景的层次化结构；建立结点的运动链，统一化所述层次化结构；在所述统一化的层次化结构上提取物体的运动性。优选地，所述建立场景的层次化结构的步骤具体包括将所述场景抽象成层次化的树结构；将所述场景中待分割的部分抽象成图结构；利用图割方法对所述图结构进行语义层本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于层次化结构的室内场景运动性分析与检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：建立场景的层次化结构；建立结点的运动链，统一化所述层次化结构；在所述统一化的层次化结构上提取物体的运动性。

【技术特征摘要】
1.一种基于层次化结构的室内场景运动性分析与检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤建立场景的层次化结构；建立结点的运动链，统一化所述层次化结构；在所述统一化的层次化结构上提取物体的运动性。2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述建立场景的层次化结构的步骤具体包括将所述场景抽象成层次化的树结构；将所述场景中待分割的部分抽象成图结构；利用图割方法对所述图结构进行语义层次上的分割。3.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述建立场景的层次化结构的步骤具体包括在所述场景中检测出各个支持物体；根据连接关系将所述场景分成各个团簇，所述团簇由各个支持物体的被支持物体组成；将每个团簇抽象成一个图结构；对所述图结构自顶向下迭代地运用图割方法进行细化分割。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述利用图割方法对所述图结构进行语义层次上的分割的步骤以及对所述图结构自顶向下迭代地运用图割方法进行细化分割的步骤具体为以场景中存在的支持关系为准则进行分割，每次分割结果为一个支持物体和至少一个被支持物体。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括如下步骤与用户交互，根据用户操作更改分割结果。6.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述建立结点的运动链，统一化所述层次化结构的步骤具体包括根据含有支持关系的所述层次化结构，将场景中的层次化结构最底层的所有结点链接出由支持到被支持的运动链；根据所述运动链将所述层次化结构统一化，得到分割一致的层次化结构。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将场景中的层次化结构最底层的所有结点链接出由支持到被支持的运动链的步骤具体为寻找场景中的层次化结构最底层的每个目标结点的与其有直接支持关系的源结点，将目标结点和源结点链接成运动链。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述寻找场景中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁成，张嘉培，黄惠，陈宝权，汪云海，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：