鄰采樣點之間連線的夾角，計 算該點的切線方向，然后沿著與該切線垂直的方向，在圖像mask內發(fā)出射線，交于圖像另 一側的邊緣點，計算在形狀內部射線部分的長度。同樣地，計算與垂線兩側成30°、60°夾 角的方向引出的射線交于圖像另一側的邊緣點，也同樣計算長度值，最后求取這些距離值 的平均值，作為該采樣點處的2D形狀直徑特征，共1維。
[0106] 采樣點到圖像中心點的距離特征：把采樣點到圖像中心點之間的歐氏距離作為一 元特征的一部分。
[0107] 平均歐氏距離特征：把基于采樣點的平均歐氏距離度量，用來表征每個采樣點距 離其它采樣點的遠離程度。比如在一幅昆蟲的視圖中，昆蟲腿的平均歐氏距離通常比其它 部件更遠。每個采樣點的平均歐氏距離通過SC采樣點的距離矩陣求得，若每個采樣點內有 多個采樣點則采用樣本點歐氏距離平均值。歐氏距離通過計算每個樣本點到其它各個樣本 點的歐氏距離平均值來得到。同時計算了均值的平方以及第10、第20、第30直至第90分 位點的數(shù)據(jù)，然后將這11個統(tǒng)計度量統(tǒng)一除以當前圖像所有采樣點歐氏距離中的最大值， 從而進行歸一化，構成11維向量。
[0108] 形狀上下文直方圖特征：形狀上下文算法在物體邊緣線上等間隔地取采樣點，計 算每個采樣點相對于其它各個采樣點的歐氏距離和角度。
[0109] 所在連通分支比重特征：由于有些手繪圖和視圖是由多個輪廓線構成，各個輪廓 線段通常表征語義上獨立的部件。本發(fā)明實施例中采用一個1維向量，用于表征當前采樣 點所在的連通分支占整幅圖像的比例。首先，在提取輪廓線并下采樣的階段分別記錄各段 輪廓線的采樣點數(shù)，然后通過判斷當前采樣點所在的輪廓線的采樣點數(shù)占總采樣點數(shù)的比 例，從而得出一個與采樣步長無關的比例特征，用以表征當前采樣點所在的輪廓線在總輪 廓線中的比重。在對昆蟲類的實驗中發(fā)現(xiàn)，具有較小連通分支比重特征的采樣點通常是腿、 觸角等處在物體周邊較為狹長的部件。
[0110] ⑵鄰接采樣點之間的二元特征
[0111] 二元特征是衡量每個采樣點與鄰接采樣點之間的標簽一致性的。因此，在計算二 元特征前，需要先獲取每個采樣點在輪廓線上鄰接點信息。由于采樣點序列是有序的，所以 鄰接關系可以通過對采樣點序列中相鄰點的歐氏距離是否大于采樣步長閾值來判定，若大 于閾值則不為鄰接點，反之則為鄰接點。此外，考慮到一些模型具有多條輪廓線段，所以還 需判斷每段輪廓線的起始采樣點與終止采樣點之間是否鄰接。二元特征需要有足夠的區(qū)分 度，即要求部件交界處采樣點的二元特征和非部件交界處采樣點的二元特征應當有較大差 異。2D形狀直徑之差的絕對值以及切線方向之差的絕對值，作為二元特征。部件交匯處采 樣點的二元特征向量各分量值的數(shù)值較大；而不在部件交界點附近的采樣點的二元特征各 分量數(shù)值較小，故對部件的交界處有顯著的區(qū)分度。
[0112] 進一步地，部件分割模塊4包括：
[0113] 分割模型訓練單元，用于根據(jù)添加部件標簽后的采樣點的各種特征向量進行分割 豐吳型訓練；
[0114] 部件分割單元，用于根據(jù)分割模型對添加部件標簽后的采樣點進行部件分割。
[0115] 具體實施中，在添加部件標簽后，采用條件隨機場（CRF)模型，進行分割模型的訓 練。
[0116] (1)條件隨機場模型
[0117]CRF模型的目標能量函數(shù)由一元項和二元項構成。其中一元項衡量采樣點的一元 特征及其標簽的一致性；而二元項則由二元特征衡量采樣點與鄰接點之間的標簽兼容性。
[0118] 這里采用基于CRF模型的部件分割和標記方法，分別用于各個大類內部模型視圖 的部件分割的訓練學習。計算所有采樣點的最佳標簽即要求最小化目標函數(shù)，如公式（1) 所示：
【主權項】
1. 一種基于手繪草圖部件分割的三維模型檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括： 預處理模塊，用于接收手繪查詢草圖，對所述手繪查詢草圖進行去噪處理獲得灰度圖， 并對所述灰度圖進行二值化處理、邊界擴展處理、圖像孔洞填充處理，獲得處理后的圖像； 部件標記模塊，用于對所述處理后的圖像進行等間隔采樣，獲得采樣點，并對所述采樣 點添加部件標簽； 采樣點特征提取模塊，用于提取所述采樣點的各種特征向量； 部件分割模塊，用于根據(jù)添加部件標簽后的采樣點的各種特征向量進行分割模型訓 練； 相似度計算與總評分排序模塊，用于基于分割模型進行部件局部特征提取以及部件局 部相似度計算，并對所述處理后的圖像進行視圖全局特征提取及視圖全局相似度計算，按 照總評分進行排序，并將排序結果返回給客戶端。
2. 如權利要求1所述的基于手繪草圖部件分割的三維模型檢索系統(tǒng)，其特征在于，所 述預處理模塊包括： 草圖去噪處理單元，用于對所述手繪查詢草圖進行去噪處理獲得灰度圖； 二值化處理單元，用于對所述灰度圖進行二值化處理； 邊界擴展處理單元，用于對二值化處理后的圖像四周進行空白填充處理； 圖像孔洞填充處理單元，用于對空白填充處理后的圖像進行圖像孔洞填充處理。
3. 如權利要求1所述的基于手繪草圖部件分割的三維模型檢索系統(tǒng)，其特征在于，所 述部件標記模塊包括： 輪廓線提取單元，用于對所述處理后的圖像進行輪廓線提?。? 采樣單元，用于對提取輪廓線后的圖像進行等間隔采樣，獲得采樣點； 部件標記單元，用于對所述采樣點添加部件標簽。
4. 如權利要求1所述的基于手繪草圖部件分割的三維模型檢索系統(tǒng)，其特征在于，所 述采樣點特征提取模塊包括： 一元特征提取單元，用于對添加部件標簽后的采樣點進行一元特征提??； 二元特征提取單元，用于對添加部件標簽后的采樣點進行二元特征提取。
5. 如權利要求1所述的基于手繪草圖部件分割的三維模型檢索系統(tǒng)，其特征在于，所 述部件分割模塊包括： 分割模型訓練單元，用于根據(jù)添加部件標簽后的采樣點的各種特征向量進行分割模型 訓練； 部件分割單元，用于根據(jù)分割模型對添加部件標簽后的采樣點進行部件分割。
6. -種基于手繪草圖部件分割的三維模型檢索方法，其特征在于， 接收手繪查詢草圖，對所述手繪查詢草圖進行去噪處理獲得灰度圖，并對所述灰度圖 進行二值化處理、邊界擴展處理、圖像孔洞填充處理，獲得處理后的圖像； 對所述處理后的圖像進行等間隔采樣，獲得采樣點，并對所述采樣點添加部件標簽； 提取所述采樣點的各種特征向量； 根據(jù)添加部件標簽后的采樣點的各種特征向量進行分割模型訓練； 基于分割模型進行部件局部特征提取以及部件局部相似度計算，并對所述處理后的圖 像進行視圖全局特征提取及視圖全局相似度計算，按照總評分進行排序，并將排序結果返 回給客戶端。
7. 如權利要求6所述的基于手繪草圖部件分割的三維模型檢索方法，其特征在于，所 述對所述手繪查詢草圖進行去噪處理獲得灰度圖，并對所述灰度圖進行二值化處理、邊界 擴展處理、圖像孔洞填充處理，獲得處理后的圖像的步驟，包括： 對所述手繪查詢草圖進行去噪處理獲得灰度圖； 對所述灰度圖進行二值化處理； 對二值化處理后的圖像四周進行空白填充處理； 對空白填充處理后的圖像進行圖像孔洞填充處理。
8. 如權利要求6所述的基于手繪草圖部件分割的三維模型檢索方法，其特征在于，所 述對所述處理后的圖像進行等間隔采樣，獲得采樣點，并對所述采樣點添加部件標簽的步 驟，包括： 對所述處理后的圖像進行輪廓線提取； 對提取輪廓線后的圖像進行等間隔采樣，獲得采樣點； 對所述采樣點添加部件標簽。
9. 如權利要求6所述的基于手繪草圖部件分割的三維模型檢索方法，其特征在于，所 述提取所述采樣點的各種特征向量的步驟，包括： 對添加部件標簽后的采樣點進行一元特征提??； 對添加部件標簽后的采樣點進行二元特征提取。
10. 如權利要求6所述的基于手繪草圖部件分割的三維模型檢索方法，其特征在于，所 述根據(jù)添加部件標簽后的采樣點的各種特征向量進行分割模型訓練的步驟，包括： 根據(jù)添加部件標簽后的采樣點的各種特征向量進行分割模型訓練； 根據(jù)分割模型對添加部件標簽后的采樣點進行部件分割。
【專利摘要】本發(fā)明實施例公開了一種基于手繪草圖部件分割的三維模型檢索系統(tǒng)及方法，其中，該系統(tǒng)包括：預處理模塊，用于對手繪查詢草圖進行去噪處理獲得灰度圖，并對所述灰度圖進行二值化處理、邊界擴展處理、圖像孔洞填充處理，獲得處理后的圖像；部件標記模塊，用于對處理后的圖像進行等間隔采樣，并對采樣點添加部件標簽；采樣點特征提取模塊，用于提取采樣點的各種特征向量；部件分割模塊，用于根據(jù)添加部件標簽后的采樣點的各種特征向量進行分割模型訓練；相似度計算與總評分排序模塊，用于進行部件局部相似度計算，按照總評分進行排序，并將排序結果返回給客戶端。實施本發(fā)明實施例，可以使得基于手繪草圖的三維模型檢索更加精準有效。
【IPC分類】G06F17-30
【公開號】CN104850633
【申請?zhí)枴緾N201510267873
【發(fā)明人】雷浩鵬, 徐馳, 康洋, 林淑金
【申請人】中山大學
【公開日】2015年8月19日
【申請日】2015年5月22日