基于维度转换的三维模型检索研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第6-12页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第6-7页 |
| 1.2 三维模型检索的相关研究现状 | 第7-10页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第10-11页 |
| 1.4 本章小结 | 第11-12页 |
| 2 二维图像检索的相关介绍 | 第12-30页 |
| 2.1 目前图像检索的几种方法 | 第12-19页 |
| 2.1.1 PCA-SIFT算法 | 第12-14页 |
| 2.1.2 卷积神经网络 | 第14-18页 |
| 2.1.3 SURF算法 | 第18-19页 |
| 2.2 SIFT算法介绍 | 第19-28页 |
| 2.2.1 SIFT算法的研究背景及基本思想 | 第19-20页 |
| 2.2.2 SIFT算法的实现流程 | 第20-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 3 基于HKS的三维模型的二维化处理 | 第30-40页 |
| 3.1 计算三维模型的热核特征 | 第30-33页 |
| 3.1.1 热核特征的相关概念 | 第30-31页 |
| 3.1.2 模型热核特征的离散化和计算 | 第31-33页 |
| 3.2 多尺度热核特征与平均曲率的联合概率分布 | 第33-39页 |
| 3.2.1 热核特征和平均曲率联合分布 | 第34-36页 |
| 3.2.2 实验结果 | 第36-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于SIFT的二维图像检索 | 第40-51页 |
| 4.1 基于SIFT与直方图的特征匹配 | 第41-45页 |
| 4.1.1 基于SIFT与直方图的特征匹配 | 第41-42页 |
| 4.1.2 RANSAC算法 | 第42-43页 |
| 4.1.3 基于RANSAC的误匹配消除 | 第43-45页 |
| 4.2 基于灰度直方图的特征匹配 | 第45-47页 |
| 4.2.1 灰度直方图 | 第45页 |
| 4.2.2 基于灰度直方图的特征匹配 | 第45-47页 |
| 4.3 图片检索总结及实验结果 | 第47-49页 |
| 4.4 与其他方法的比较 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录A 部分代码 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
