本文關鍵詞：數(shù)字幾何模型聯(lián)合分割方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南京大學》 2015年

數(shù)字幾何模型聯(lián)合分割方法研究

章菲倩  

【摘要】：三維數(shù)字幾何模型作為繼數(shù)字音頻、圖像與視頻后的新一代數(shù)字媒體類型,已在工業(yè)制造、數(shù)字娛樂、生物醫(yī)藥、數(shù)字文化遺產(chǎn)保護等諸多領域獲得廣泛應用。針對這類數(shù)據(jù)的數(shù)字幾何處理問題也已成為計算機圖形學領域的一個研究熱點,并正朝著幾何理解和語義化生成方向發(fā)展。數(shù)字幾何模型分割作為眾多數(shù)字幾何處理任務的關鍵性步驟,受到了國內(nèi)外研究學者的廣泛關注。然而,傳統(tǒng)單模型分割方法難以一致地處理諸如功能語義部件相同而幾何特征不相似的模型,也就無法滿足數(shù)字幾何模型語義化處理的需求。而最新提出的聯(lián)合分割方法則通過對模型集的分析,獲得其公共部件組成規(guī)律,實現(xiàn)了同類模型功能語義部件的一致性分割,為解決數(shù)字幾何模型分割問題提供了一個嶄新的研究思路。本文根據(jù)數(shù)字幾何模型聯(lián)合分割的研究現(xiàn)狀和特點,圍繞預分割敏感性、交互意圖控制,以及模型集更新等問題,從發(fā)現(xiàn)式聯(lián)合分割、指導式聯(lián)合分割,以及復合式聯(lián)合分割三方面對數(shù)字幾何模型聯(lián)合分割問題進行了系統(tǒng)而深入的研究,取得的創(chuàng)新性成果主要包括以下幾個方面：1) 提出一種采用模糊C均值與隨機游走的聯(lián)合分割方法。該方法先采用高效的模糊C均值聚類算法直接對面片單元聚類,降低了面片級聚類的計算復雜度；進而采用隨機游走算法將模型分割特性結(jié)合到聚類度量中,保證了面片單元聚類結(jié)果的幾何有效性,從而,通過對模糊C均值聚類算法和隨機游走算法的結(jié)合消除了發(fā)現(xiàn)式聯(lián)合分割方法的預分割敏感性,并提高了分割過程的穩(wěn)定性。2) 提出一種采用在線學習的漸進式累積分割方法。該方法首先采用區(qū)域交互方式簡化用戶交互,并通過在線多類LPBoost和在線隨機森林模型在線地訓練分割模型,進而采用圖割優(yōu)化算法利用該分割模型對三維模型進行分割。該方法允許用戶以漸進式方式進行三維模型的分割,且能在模型集變化過程中增量式地更新模型,從而解決了指導式聯(lián)合分割方法的交互意圖控制和模型集更新問題。3)提出一種采用混合學習的增量式累積分割方法。該方法通過發(fā)現(xiàn)式方法獲得預定義分割,解決了漸進式累積分割方法初始階段交互次數(shù)過多問題；進而通過漸進式累積分割過程實現(xiàn)了交互可控的三維模型分割,解決了發(fā)現(xiàn)式方法難以交互控制問題：最后通過加權(quán)在線學習方法將發(fā)現(xiàn)式方法和漸進式累積的指導式方法混合起來,實現(xiàn)了以預定義分割為基礎的增量式累積過程,并實現(xiàn)了一種同時適應于發(fā)現(xiàn)式方法和指導式方法的模型集增量更新機制,解決了復合式聯(lián)合分割方法的模型集更新問題,形成了一種可預定義、可交互、可累積、可更新的聯(lián)合分割方法框架。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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本文編號：188091