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一种基于加强三维模型细节的形状分布检索算法
摘要
三维模型检索是计算机图形学领域的研究热点之一。形状特征是三维模型检索中最重要的特征之一。本文提出了一种基于加强三维模型细节的形状分布检索算法。该算法是基于重心坐标描述符（GCD）的改进算法，通过加强三维模型的细节，提高了形状特征的稳定性和区分度。该算法在标准数据集上进行了实验，结果表明，该算法具有很好的效果，并且能够满足实际应用中的要求。
关键词：三维模型检索；形状特征；重心坐标描述符；细节加强
Abstract
Three-dimensionalmodelretrievalisoneoftheresearchhotspotsincomputergraphics.Shapefeatureisoneofthemostimportantfeaturesinthree-dimensionalmodelretrieval.Inthispaper,ashapedistributionretrievalalgorithmbasedonenhancedthree-dimensionalmodeldetailsisproposed.Thealgorithmisanimprovedalgorithmbasedonthegravitycoordinatedescriptor(GCD),whichenhancesthedetailsofthethree-dimensionalmodelandimprovesthestabilityanddiscriminationoftheshapefeature.Thealgorithmwastestedonastandarddataset,andtheresultsshowedthatthealgorithmhadgoodperformanceandcouldmeettherequirementsofpracticalapplications.
Keywords:Three-dimensionalmodelretrieval;Shapefeature;Gravitycoordinatedescriptor;Detailenhancement
I.引言
随着三维技术的发展和三维模型的广泛应用，三维模型检索已经成为计算机图形学领域的研究热点之一。三维模型检索最重要的问题是如何有效地描述和比较三维模型的形状特征。目前，三维模型的形状特征主要有基于几何形状的特征和基于图像的特征。其中，基于几何特征的形状描述符是三维模型检索中最常用的特征之一。
然而，由于三维模型具有复杂的几何结构和不同的方向和尺度，导致形状描述符不够稳定和区分度不够高。因此，需要提高形状描述符的稳定性和区分度，以得到更好的检索效果。
本文提出了一种基于加强三维模型细节的形状分布检索算法。该算法是基于重心坐标描述符（GCD）的改进算法，通过加强三维模型的细节，提高了形状特征的稳定性和区分度。实验结果表明，该算法具有很好的效果，并且能够满足实际应用中的要求。
II.相关工作
1.基于几何特征的形状描述符
基于几何特征的形状描述符是三维模型检索中最常用的特征之一。这些特征可以分为全局特征和局部特征两种。全局特征是基于整个三维模型的几何形状，如体积、表面积和重心等，通常用于整体匹配。局部特征是基于三维模型的局部区域，如曲率、法线和球面映射等，通常用于特定区域的匹配。
目前主要的几何特征包括网格法线、形状直方图、球面谱和重心坐标描述符等。这些特征在表示三维模型的形状特征方面具有很好的性能和效果。
2.重心坐标描述符
重心坐标描述符是一种基于全局几何特征的形状描述符，它能够有效地描述三维模型的形状特征。重心坐标描述符是一种基于三角形网格的形状描述符，它通过计算重心坐标来描述三角形网格的形状特征。
重心坐标描述符的主要优点是表示简洁、计算简单，并且具有很好的鲁棒性和区分度。因此，它被广泛应用于三维模型检索领域。
3.细节加强技术
细节加强技术是一种通过增强三维模型的细节来提高形状特征的稳定性和区分度的技术。细节加强技术可以通过增加多边形数量、添加纹理信息或者使用细分表面等方法实现。
最近的研究表明，细节加强技术能够显著提高三维模型的形状特征的稳定性和区分度。通过细节加强技术可以得到更好的形状描述符，从而实现更好的三维模型检索效果。
III.三维模型形状分布检索算法
本文提出了一种基于加强三维模型细节的形状分布检索算法。该算法是基于重心坐标描述符的改进算法，通过加强三维模型的细节，提高了形状特征的稳定性和区分度。
算法流程如下：
1.对输入的三维模型进行重心坐标计算，生成初始的重心坐标描述符。
2.对三维模型进行细节加强处理，例如，使用细分表面技术将三维模型细分成更多的小三角形。
3.对新的三维模型进行重心坐标计算，生