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基于光场的三维对象检索中特征提取方法的研究

作　者: 钱俊彦
导　师: 尔桂花
学　校: 清华大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 光场三维对象检索特征提取特征视图多特征融合
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 55次
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内容摘要

传统三维对象的生成与显示一般基于模型参数的方法,但是三维建模复杂度极高,为了解决这个问题,近年来提出了基于光场的三维对象描述,即通过一组从不同视点得到的密集多视图对三维对象进行描述,将三维对象转化为一系列的二维视图,光场三维对象的检索机制也日益成为了研究的热点。基于光场的三维对象检索的困难在于多个视图之间存在着大量的信息冗余、空间相关性及异构性,因此一般的二维视图特征提取技术难以满足实际检索的需求。为了解决这些问题,本文展开了光场三维对象的特征提取方法的研究,主要成果与创新点包括以下几方面。首先,提出了光场特征视图的选取算法,从光场三维对象的大量视图中寻找包含最大信息量的特征视图;在此基础上,针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征描述符仅利用特征点的局部信息的缺点,提出了一种改进的基于特征点全局信息的描述符。这种方法降低了描述对象的视图数量,结合了全局与局部信息,有效提高了检索的效率和精度。其次,提出了一种光场多特征融合的方法。该方法融合了两种极具代表性、又具有互补性的形状描述符,分别是Shock图骨架描述符和傅立叶描述符。综合考虑了它们各自的优势,并同时弥补了各自的不足,进一步提高了检索的有效性。最后,提出了一种基于光场视图分割的特征提取方法。该方法将图像分割技术引入到视图特征提取的过程中,在分割视图后,分别提取各图像块的底层特征,及图像块之间的像素点平移距离标准差,进一步考虑了视图图像块之间的空间相关性,实验结果表明其作为光场三维对象特征描述的优越性能。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章引言  8-22
  1.1 研究背景及意义  8-9
  1.2 研究现状  9-20
    1.2.1 基于模型的三维对象特征提取  9-13
      1.2.1.1 形状特征  9-11
      1.2.1.2 拓扑结构特征  11-13
    1.2.2 基于光场的三维对象特征提取  13-18
      1.2.2.1 底层视觉特征  14-16
      1.2.2.2 光场描述符  16-18
    1.2.3 现有的光场数据库  18-20
  1.3 本文的研究内容  20-21
  1.4 本文的章节安排  21-22
第2章基于光场的特征提取方法优化  22-38
  2.1 基于实物的光场数据库  22-24
  2.2 特征视图选择  24-31
    2.2.1 特征视图选择算法  26-31
      2.2.1.1 BIC 信息度量准则  26-28
      2.2.1.2 K-means 聚类算法  28-29
      2.2.1.3 算法整体框架  29-31
    2.2.2 实验结果  31
  2.3 SIFT 特征描述符优化  31-37
    2.3.1 基于特征点全局信息的描述符算法  32-35
      2.3.1.1 SIFT 算法介绍  32-33
      2.3.1.2 优化步骤  33-35
    2.3.2 实验结果  35-37
  2.4 本章小结  37-38
第3章基于光场的形状特征描述符融合  38-50
  3.1 研究背景  38-39
  3.2 形状特征描述符的选取  39-43
    3.2.1 傅立叶描述符  39-40
    3.2.2 Shock 图骨架描述符  40-43
  3.3 特征融合机制  43-46
  3.4 实验结果  46-48
  3.5 本章小结  48-50
第4章基于光场视图分割的特征提取方法  50-60
  4.1 研究背景  50-52
  4.2 算法总体框架  52-58
    4.2.1 JSEG 算法  52-55
    4.2.2 图像块特征提取方法  55-56
    4.2.3 视图间的距离度量  56-58
  4.3 实验结果  58-59
  4.4 本章小结  59-60
第5章总结与展望  60-62
  5.1 研究工作总结  60-61
  5.2 工作展望  61-62
参考文献  62-66
致谢  66-67
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果  67

基于光场的三维对象检索中特征提取方法的研究

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