基于图像边缘和线条特征的三维模型检索方法

摘要

本发明涉及基于图像边缘和线条特征的三维模型检索方法，首先，通过爬取互联网中发布的三维模型数据及上下文图像，建立原始数据库；然后通过提取上下文图像的色彩特征和三维模型形状特征，对原始库进行聚类预处理并定义初步类别权值；在此基础上，为图像提取边缘线条及局部Zernike矩特征、Gabor滤波特征，以加权形式组成上下文图像原始特征库。同样，采用视觉词袋方法，从编码和权重计算后的特征库中检索出经过相似度排序的上下文图像，实现三维模型检索。解决了视图冗余、视点选择困难的问题。

主权项

基于图像边缘和线条特征的三维模型检索方法，其特征在于包括如下步骤：(1)爬取并存储网络发布的三维模型及其上下文图像集；(2)分别为上下文图像集和三维模型提取颜色矩和形状上下文特征，建立相近特征三维模型间的预关联，对上下文图像集作聚类预处理；(3)对预处理后的上下文图像集提取图像特征线条，基于图像特征线条计算八阶及八阶以内的Zernik矩，以上下文图像的八方向Gabor边缘滤波响应作为其边缘特征，以加权混合特征作为上下文图像特征库；(4)以上下文图像均匀网格点的局部邻域特征为块建立原始特征链；(5)根据视觉词袋方法对模型与上下文图像库生成的所有原始局部特征进行聚类生成词袋，利用原始特征链依据词袋进行词频编码，并进行权重计算，生成新的特征库；(6)对输入的自然图像提取线条特征的Zernike矩和Gabor边缘滤波响应，将特征链根据词袋进行编码和权重计算，在新特征库遍历进行相似度计算，获得三维模型排序。