基于最优草图局部多尺度GABOR特征的3D模型检索
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 模型检索方法 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于模型实例的三维模型检索 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于草图的三维模型检索 | 第12-14页 |
| 1.3 本文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 二维草图生成及最优视图选择 | 第15-24页 |
| 2.1 草图线条种类及生成算法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 启发式轮廓线 | 第15-16页 |
| 2.1.2 脊线和谷线 | 第16-17页 |
| 2.1.3 视脊线 | 第17-18页 |
| 2.2 最优视图选择 | 第18-21页 |
| 2.2.1 视点熵 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于深度的视图稳定性 | 第20-21页 |
| 2.3 基于视点熵和视图稳定性的最优视图选取 | 第21-24页 |
| 第3章 草图特征提取方法 | 第24-32页 |
| 3.1 图像及草图特征 | 第24-26页 |
| 3.1.1 SIFT特征 | 第24-25页 |
| 3.1.2 Zernike矩 | 第25-26页 |
| 3.2 GABOR滤波及特征提取 | 第26-32页 |
| 3.2.1 GABOR滤波 | 第26-29页 |
| 3.2.2 局部多尺度特征 | 第29-32页 |
| 第4章 基于草图的三维模型检索 | 第32-42页 |
| 4.1 特征袋模型 | 第32-34页 |
| 4.2 K均值算法 | 第34-35页 |
| 4.3 相异性和相似性度量 | 第35-36页 |
| 4.4 基于最优视图和局部多尺度特征模型检索 | 第36-38页 |
| 4.5 实验结果 | 第38-41页 |
| 4.6 本方法的优点 | 第41-42页 |
| 第5章 结论 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 作者简介及科研成果 | 第47-48页 |
| 后记与致谢 | 第48页 |
