随着计算机视觉技术、数字多媒体技术的高速发展,三维模型处理技术在影视动画、医学研究、计算机仿真及工业产品设计等领域的应用越来越广泛。目前,借助某种平台或工具,在互联网或数据库上能够快速地检索到目标三维模型,已成为很多研究领域的迫切诉求。如何通过自由的表达方式,准确地从数据库中检索到目标三维模型显得尤为重要。当前,基于手绘草图的三维模型检索算法在检索效果方面仍存在许多改进之处,难点包括两个方面:检索者意图的灵活表达及准确识别;三维模型特征提取的全面性和准确性。据此,本文重点研究草图的识别算法和三维模型的特征提取算法。本文的主要研究工作如下:(1)提出一种新的笔触识别算法。该算法由笔触融合算法和笔触分割算法两个部分组成。通过笔触融合算法,将输入笔划的方向不一致以及表达不准确等问题进行规避。利用笔触分割算法,把图形分割成基本图元以便于进行识别。在此基础上,进行草图的内部基本图元识别。内部基本图元表示了物体内部的投影轮廓,体现了物体的局部特征。草图识别不能只考虑外围轮廓形状,同时也应考虑内部基本图元之间的关系。实验结果表明:将笔触识别算法与内部基本图元识别方法相结合,有效地提高了二维查询草图识别的准确性。(2)提出一种改进的三维模型获取二维投影图像的算法。该算法由两个步骤组成:首先,进行投影图像的生成。提出一种基于球体经纬度虚拟照相的投影算法,该算法将一个球体的经度和纬度每隔20°进行一次划分,由此通过虚拟照相机的方式产生162个二维投影图像。其次,完成投影图像的选取。提出一种优化比例算法用于选择最优的二维投影图像。在162个二维投影图像中,将与草图匹配度不高的二维投影图像进行删除。实验结果表明:基于球体经纬度虚拟照相的投影算法提高了检索的精度,与此同时,优化比例算法提高了检索的效率。(3)提出一种基于组合特征描述符的特征提取算法。该算法综合了傅立叶描述符、Zernike矩、圆形度和偏心率的特点,以此四个特征描述符进行加权组合表示二维投影图像与手绘草图的全局特征。与此同时,本文也采用基于等点采样与基于多边形的特征提取算法进行外围轮廓的全局特征提取。基于等点采样的特征提取算法不仅不会使平移和旋转导致目标在轮廓线上发生变化,而且,轮廓线上每一个点到形状几何中心的距离不会随着平移和旋转而改变。基于多边形的特征提取算法将外围轮廓上曲率较大的点作为曲线的特征点,使得在曲线的特征点处的拟合更加细致,尽可能的保留图像的特征信息。实验结果表明:本文的全局特征提取算法有效地提高了基于手绘草图的三维模型检索的查全率和查准率。(4)提出一种PCA-DAISY局部特征描述符用来提取图像的局部特征。该描述符能够表示物体内部区域的大量有效信息。首先,DAISY描述符是由一组来自于高斯滤波器的卷积方向图的向量所组成。主成分分析理论用于降低DAISY描述符的维数,同时也有利于减少错误率。进一步,采用Fisher编码算法对PCA-DAISY描述符进行量化,形成一种“概率视觉词汇”的检索方式。实验结果表明:PCA-DAISY描述符的检索效率明显优于其他描述符,且Fisher编码算法具有较高的检索精度。(5)提出一种基于骨架的局部特征提取算法。该算法包含两部分内容:首先,生成图像的骨架。本文提出一种改进的骨架强度图算法,该算法是从骨架强度图中选择关键点,并且利用Kruskal的最小生成树算法连接它们,用于生成图像的骨架信息。其次,进行手绘草图与二维投影图像的骨架相似性比较。提出一种基于直方图的骨架特征匹配算法,该算法针对于直方图提取的特征矩阵进行研究,选取了矩阵中每行的最小值用于计算两个骨架之间的相似距离。实验结果表明:本文的基于骨架的局部特征提取算法能够生成重要视觉部件的骨架分支,且具有较高的检索准确性。