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硕士研究生学位论文开题报告论 文 题 目： 报 告 人 姓 名：研 究 方 向：学 科 专 业：年 级：指 导 教 师：所 在学院 (所)：填表说明与要求1.开题时，报告人应向开题报告审查小组提供一定数量与论文选题直接相关的参考文献实物，具体数量由各学科专业自行确定。2.文献综述一般应包括与论文选题相关的国内外研究的进展、现状、问题与发展趋势等。文科不得少于5000字，理科不得少于3000字。3.参考文献格式参照学位论文。4.论文开题时间一般应不晚于入学后第三学期中。5.开题报告通过后，由学院留存并作为毕业审核材料之一。6.开题报告的格式和内容可根据学科专业特点作适当调整。 7.开题报告中的字体均用宋体五号字，用A4纸打印，于左侧装订成册。一、研究问题与文献综述（研究背景与问题、相关文献综述、主要参考文献）1.研究背景与问题我们生活在一个三维的世界里，人眼对物体的感知是立体的，因此与二维图像相比三维的模型和场景能够给人们带来更加丰富的感知细节，更适用于人类的视觉感知和思维模式1。随着计算机图形学以及相关软硬件技术的发展，三维模型在许多应用领域扮演着重要的角色，如机械CAD、计算机视觉、虚拟现实、游戏、影视动画、分子生物学和电子商务等。生活中，绚丽的三维动画随处可见：在医学领域，通过三维成像技术构建的数字化的人体器官模型，可以帮助医生更加直观的诊断病情；在工业设计领域，传统的作图方法已经成为历史，取而代之的是日益成熟的CAD建模技术。三维模型已成为继声音、图像和视频之后的第四种多媒体数据类型。市场对三维模型应用需求不断扩大，用户对模型设计和实现的速度和质量都提出了比以往更高的要求。与此同时，蓬勃发展的互联网技术也使人们对信息共享和处理的方式发生了根本性的改变,网络已经成为人们获取信息的重要途径。为了从互联网上浩如烟海的信息中快速准确地找到需要的内容，人们依赖于信息检索工具，上世纪末为了满足图像、视频等二维多媒体信息检索的需要，基于内容的检索技术应运而生，很快在理论研究领域得到迅速发展，并应用于实际。相对于二维多媒体信息的获取，三维模型的建模更加复杂，通过互联网络获取三维模型显然更加节约成本。因此，研究三维模型检索技术(Content-based 3D Retrieval)，帮助用户快速准确地获取符合设计意图的三维模型,实现资源重用,成为当前的热点研究问题2.自2000年以来,欧美等发达国家纷纷开始立项予以重点资助。而国内高校等研究机构近几年来也在国家自然基金等相关资助下开始重点关注该领域的研究工作。三维模型的检索方式同其他的多媒体数据检索技术一样，主要分为基于文本的检索和基于内容的检索。基于文本的检索方式把模型作为数据库中存储的一个对象，用关键字或文本对其进行描述，在模型的存储路径和模型的关键词之间建立联系。由于由于实现算法简单，且经过多年发展，基于文本的检索技术已经相当成熟，因而目前的商业网站大多采取的是基于关键字的检索。但是，基于文本的检索技术存在固有的缺陷，首先文本信息本身就无法全面表述三维模型的几何形状、拓扑结构、材质的颜色及纹理等丰富信息，而且需要耗费大量的时间和精力;其次要为三维模型建立相对应的注释信息，不仅需要相关领域经验丰富的专业人员参与，而且受文化、语言等多种因素的制约，注释信息会有一定的主观性和片面性，从而会影响检索结果的准确性。因此，文本检索方法不适合三维模型检索2。那么我们需要利用三维模型本身所携带的信息进行检索，使得基于内容的三维模型检索技术研究的迅速发展。基于内容的三维模型检索技术是利用机器自动提取并计算三维模型的内在特征，如形状、拓扑关系、模型表面信息等，通过对待查询模型和目标模型特征之间的相似性匹配来自动建立特征检索索引，实现对三维模型数据库的浏览和检索。这种方法人工干预少、贴近现实生活中直觉的视觉印象、检索准确率高的特点。基于内容的三维模型检索的前提条件是提取能够准确描述三维模型的特征，这些特征包括通过投影变换提取的二维特征以及几何计算提取的三维特征，另外根据需要还可以将模型的颜色、纹理等作为辅助特征进行检索。对于形状特征，Fonkhouser等人3给出了一个标准：(1)计算容易；（2）存储简单；（3）索引简单；（4）相似变换无关；（5）噪声和小的扰动不敏感；（6）三维物体的表示、组合和分类独立；（7）处理任意的拓扑退化情况，具有健壮性；（8）在较大的范围内有区分模型形状的能力。 2.相关文献综述文献411列举了目前国内外比较有代表性的三维模型库方面的网站，其中文献47提供了对三维模型的检索与下载服务，文献811是目前已经开发出的一些实验性的三维模型检索系统，这些系统都有各自的特点，最典型的是美国普林斯顿大学形状检索与分析实验室开发的三维搜索引擎7。文献911探讨了基于内容的三维模型检索中的关键技术特征提取技术，分析了系统的基本框架。文献12阐述了针对三维模型进行检索的必要性，并且对现有的检索方法给予评价。文献13全面地综述了3D模型检索技术，介绍了3D模型检索界面和一个3D模型检索系统，并对该技术领域的未来发展进行了总结。文献1415针对近年来的三维模型检索研究不只是考虑形状相似性匹配，而更多地关注如何把语义知识应用于检索这一研究新动态，对三维模型语义研究现状进行了总结，对已有研究成果进行了分析，提出了存在的问题。文献16首先讲述了三维模型今后的发展趋势，然后又提出三维模型在发展过程中所面临的七大挑战。文献1719系统介绍了三维模型特征提取的预处理方法，三维模型在计算机图形学中的两种表示方法以及由网格法向体素法表示的转化。其中文献17在特征提取算法上包括改进实现基于射线的特征提取方法，改进实现体素球面调和变换方法和射线球面调和变换方法，初步实现骨架特征提取方法；文献18在特征提取算法上主要有形状分布算法，点对分类算法，厚度直方图算法，联合分布算法，同时也给出了相似形度量技术方面的大量研究；文献19提出了一种基于深度加权法向映射的三维模型检索算法，并探讨了全新的局部三维模型检索概念。文献20是G. Burel等人首次提出的光线投射方法，该算法沿等经度，等纬度方向从模型重心发射出一组射线，对于每条向外发射的射线，记录它与三维模型表面的最远交点与模型重心之间的距离，从而离散地给出一个球面函数的定义。文献21改进了文献20的方法，把以三维模型的重心为球心的最小包围球剖分成一系列同心球壳，并将落入每个球壳的射线与模型表面的交点定义一个球坐标的方程。文献22是对文献20，21的改进，对于从模型的重心出发，沿某个方向向外投射的射线，首先将它与模型表面的交点的分布用Delta 函数来表示，其次，利用傅立叶变换将这些Delta 函数变换到频域空间，并在频域空间进行均匀采样，以此来定义球坐标函数。最后，将这些球函数分解成球面调和函数的序列和，并利用分解的系数构造出一系列旋转不变量，构成该算法抽取的模型几何特征，从而用于检索。文献23系统地探讨了小波变换在图象处理方面的应用，介绍了小波理论产生的背景，连续小波变换，离散小波变换，多分辨率分析技术，滤波器及其性质，Mallat算法等理论基础，给出了小波变换在形状特征检索方面的算法，利用小波模与小波模极大值，边界距等手段对形状特征进行度量。文献24提出了一种新的基于小波变换和Barnard算子的彩色特征点检测算法。文献25提出了二维小波矩和三维小波矩的相关概念和基本分析方法，定义了三维旋转不变矩并将球面调和变换和小波矩有机结合起来，同时详细分析了算法实现的具体步骤。文献26提出了一种基于先验知识的三维模型特征向量动态选择算法。该算法利用查询计算各种特征向量的先验知识，然后动态的选择描述能力较强的特征向量计算模型之间的相似度距离。文献27提出了一种三维模型的自动标注及语义检索方法和一种适用于三维模型检索的半监督加权距离度量学习方法，探索实现了一种描述三维语义关系的通用本体，并将该本体应用到三维模型的语义检索中。文献2829探讨了OpenGL编程的方法以及在VC+集成环境下的配置。文献30 全面系统的讲解了计算机图形学的基本概念和相关技术，覆盖了近年来计算机图形学的最新发展与成就，该书对学习计算机图形学基础知识有很大帮助。文献31是学习小波理论非常好的教材，讲解详细。这些卓有成效的研究成果大大丰富了三维模型特征提取方法的发展，其研究贡献被大家所公认。但是，这些成果也有其局限性。如文献20的光线投射方法，文献2122都在原有的基础上做了改进。3主要参考文献1杨育彬，林珲，朱庆.基于内容的三维模型检索综述J，计算机学报，2004.27(10):1297-13102 Pan Xiang. 3D model shape analysis and retrieval Ph.D.dissertation. Zhejiang University, Hangzhou, 2005(in Chinese)(潘翔.三维模型形状分析和检索博士学位论文.浙江大学,杭州, 2005)3 Thomas Funkhouser, Patrick M in, M ichael Kazhdan, et al. A search engine fo r 3D models J . ACM T ransactions Graph ics,2002, 10 (20).4 3D Caf 三维模型库.5 /meshnose Meshnose 三维模型搜索引擎.6 美国Derexel大学的CAD数字图书馆.7 /search.html. 美国普林斯顿大学形状检索与分析实验室开发的三维模型搜索引擎.8 http//projects/3D model Retrieval. 美国卡耐基-梅隆大学AMP实验室开发的三维模型检索系统.9 http/merkur01.inf.uni2konstanz. de/ CCCC. 德国莱比锡大学CGIP实验室开发的三维模型检索系统.10 /projects/3dweb/SimSearch-e.htm.IBM 日本东京“三维Web环境”项目中的三维几何形状检索和分析系统.11 http/3.tw/dynamic. 中国台湾大学通讯与多媒体实验室研制的三维模型检索系统.12Thomas F.,et al.A Search Engine for 3D ModelsJ.ACM Transactions on Graphics.2003，22(1):85-105.13崔晨旸, 石教英. 三维模型检索中的特征提取技术综述. 计算机辅助设计与图形学报.2004年7月. vol 16. 882889.14郑伯川, 彭维等. 3D模型检索技术综述. 计算机辅助设计与图形学学报. Vol.16, No.7, July 2004. pp 873-881.15潘翔. 三维模型语义检索研究进展. 计算机学报. Vol.32, No.6, June 2009. pp 1069-1077.16 Havemann S, Fellner D. Seven research challenges of generalized 3D documents. IEEE Computer Graphics and Applications, 2007, 27(3): 70-7617刑玉辉. 几种重要的三维模型特征提取方法的实现研究. 吉林大学硕士学位论文. 2006年5月.18周继来. 三维模型检索技术研究及系统实现. 西北大学硕士学位论文.2005年6月.19毛祎. 三维模型检索及其应用. 浙江大学硕士学位论文.2004年.20 G. Burel, H. Henocq, “Three-dimensional invariants and their application to object recognition,” Signal Processing, 1995, 45(1), pp. 1-22.21 D. V. Vranic, “An improvement of rotation invariant 3D shape descriptor based on functions on concentric spheres,” Proc. Int. Conf. on Image Processing, 2003, volume 3, pp. 757760.22 Y. Liu, J. Pu, G. Xin, H. Zha, W. Liu, and Y. Uehara, “A Robust Method for Content-based 3D Model Retrieval”, Submitted to the 12th Pacific Conference on Computer Graphics and Applications, 2004.23 董伟军. 基于小波变换的图象处理技术研究. 西北大学博士学位论文.2006年5月.24 宋辉, 李弼程, 穆文彬. 基于小波特征点的图象检索算法.计算机工程与设计.2007年1月.第28卷 第2期. 386-391.25 崔丽. N维广义拟实数进制小波&小波矩理论及其应用. 吉林大学博士学位论文.2004年5月.26 冷彪，覃征. 基于先验知识的三维模型特征选择算法. 清华大学学报.2008年第4期.586-588.27 王新颖. 三维模型检索中基于语义方法的若干问题研究. 吉林大学博士学位论文.2009年4月28 和平鸽工作室. OpenGL三维图形系统开发与实用技术. 清华大学出版社,重庆大学出版社. 2003年8月.29 郭兆荣, 李菁,王彦.Visual+ OpenGL应用程序开发. 人民邮电出版社. 2006年6月第1版.30 美Donald Hearn,M.Pauline Baker著,蔡士杰等译.计算机图形学. 电子工业出版社. 2005年6月第3版.31美Ingrid Daubechies著,李建平,杨万年 译 .小波十讲.北方工业出版社.2004年5月第1版.32崔晨吻,石教英. 三维模型检索中的特征提取技术综述. 计算机辅助设计与图形学学报. 2004年7月.第16卷第7期.882-889二、研究意义（理论价值与现实意义）迄今为止，已有30多种特征描述算法被相继提出，但是算法的检索性能并不理想11引，并没有一种通用的特征提取算法能针对所有的模型都具有最佳的检索效果，而且平均检索效果较好的算法针对某些模型的效果可能很差。表132给出了常用的几种特征描述方法适用的模型，他们各自的优缺点。小波变换是当前在应用数学和包括图像处理在内的众多学科中一个迅速发展的新领域, 经过十多年的探索研究, 其数学形式化体系已经基本建立, 且在模式识别和图像处理领域得到了广泛应用。小波变换是一种时间- 尺度分析方法并具有多分辨率的特点。本文分析了基本的光线投射方法和改进的光线投射方法的缺陷，提出了一种基于三维小波变换的特征描述方法。对光线投射算法进行了扩展，将切比雪夫采样点序列进行离散小波变换，然后利用球面调和变换获得旋转不变的特征向量。然后将小波变换引入到体素表示的三维模型中，分别实现了表面体素小波变换和实体体素小波变换的特征提取。离散小波变换与球面调和分析结合，引入快速小波变换算法（即Mallat算法）和快速球面调和变换算法（即S2kit软件包），从而使算法的计算速度加速。采用L2和L1两种基于距离的相似性度量方式。三、研究目标与内容（研究目标；研究内容或框架；研究的重点与难点等）1.研究目标：解决光线投射算法带来的信息丢失和对噪声的不稳定性，在频率域上对三维模型提供多层次的特征描述，提高特征检索的效率。2.研究内容：特征提取方法的评价、三维模型的表示方法、三维模型的标准化预处理、光线投射方法、球面调和变换方法、小波变换方法。本课题主要内容安排 本文分析了光线投射方法的局限性和存在的缺陷，将小波变换引入到三维模型的特征提取中，提出了基于三维小波变换的光线投射方法，并对表面体素和实体体素表示的模型进行了改进，实现了基于小波变换的表面体素和实体体素方法的特征提取。根据内容总体结构按照如下方式安排：第一章是绪论部分，主要介绍了本课题研究的背景及其意义，几种典型的三维模型检索系统和三维形状形状分析等相关内容。第二章是关于三维模型特征提取技术相关内容的介绍，主要介绍了三维模型特征提取技术的分类、三维模型的表示方法、相似性度量和评价技术、三维模型的规范化预处理、典型的三维模型特征提取方法以及实验采用的模型库。第三章到第五章是本论文所做的核心工作。其中第三章是重点内容，首先介绍了小波变换的背景以及相关的数学理论分析，接着分析了光线投射方法和改进的光线投射方法在复杂模型特征提取中的缺陷，提出了基于三维小波变换的特征提取方法，将切比雪夫采样点序列进行离散小波变换，在频域空间抽取频谱信息，然后利用球面调和变换构造球面坐标函数获取一组旋转不变量。最后对基于体素表示的模型特征抽取方法进行了改进和扩展，将小波变换应用到基于表面体素和实体体素表示的模型中。第四章是关于系统的实现和综合实验结果，首先对本文实现的三维模型特征提取可视化实验平台的开发环境和功能作了说明，然后给出了各个功能模块实验的结果，并对各种方法进行了综合比较分析。第五章是关于本文取得的结论和工作展望。本文的工作主要有以下特点：实验方面采用普林斯顿大学建立的三维模型检索标准库(The Princeton Shape Benchmark 以下简称PSB)以及国际上通用的评价指标；研究的对象除了三维模型的网格表示外，还包括三维模型的体素表示。3. 拟解决的关键问题和方法：（1） 相似性度量方法一般常用的有：L2距离（Euclidean距离）、L1距离（Manhattan距离）以及Hausdorff距离20等。设特征向量空间为F=Rn，任意的两个特征向量表示为X=(x1,x2,xn)，Y=(y1,y2,yn)，则它们的三种距离分别表示为：1) L2距离： 2) L1距离： 3) Hausdorff距离：Hausdorff通常用来比较不同大小的两个点集之间的相似性，其定义为： 其中d(xi ,yj)表示两个特征点集中任意两点的距离度量。本文采用L2距离对特征向量进行相似性度量。（2） 快速球面调和变换算法的实现可以将球坐标函数展开成一定带宽的球面调和函数的有限项之和，B用来指定频率的上限，超过该频率的高次展开系数被忽略： 为了求得l=0,1,B-1,m=-l,-(l-1)(l-1),l的展开系数,算法要求对球面坐标函数在等经度，等纬度的个方向上进行采样： 这样的采样点被称为切比雪夫点。本文将精简版软件包S2kit移植到Windows 系统下，主要调用软件包中的如下函数实现球面调和分解：FST_semi_memo(rdata2, idata2,rcoeffs,icoeffs, size,seminaive_naive_table,workspace,1,cutoff);rdata2和idata2两数组用来存储函数输入也就是球面函数在个方向的采样方向的实部和虚部值，对于本文的情况，输入的球面函数采样值均为实数，这样idata2输入为全等于0的数组首地址。rcoeffs和icoeffs两个数组用来存储函数的输出的实部和虚部值，size为截止频率即B，剩下两个参数为系统为了计算而开辟的一块内存间的指针，cutoff默认值为截止频率B。（3） 小波变换算法描述 step1对模型作平移变换，使其重心与坐标参考系原点重合。step2对模型作缩放变换，使其最小外包围球的半径为(选择是2的幂，即)。step3沿等经度，等纬度方向从模型重心发射出一组射线， step4将模型最小外包围球的半径等分成个小区间, 。对于从模型的重心出发，沿方向向外投射的射线，若该射线在区间内与模型表面无交点，则的值定义为0，否则，的值定义为落入该区间内的最远交点与模型重心的距离。 step5对于所得到的射线的个离散值，进行离散小波变换（DWT）： 其中,和分别是离散尺度函数和小波函数。step6令，这样，对于每个切比雪夫采样方向的射线，我们均获得了个值：因此，我们可以定义个离散表示的球面函数： step7对每个球面函数进行球面调和变换，将其分