二维草 图之间的距离；按照与所述二维草图之间的距离由小到大的顺序，对所述三维模型数据库 中的各三维模型进行排序，并将排序后处于前X位的三维模型推荐给用户，X为正整数；将 所推荐的各三维模型中的一个加载到三维场景中。
15. 根据权利要求14所述的装置，其特征在于， 所述第二处理模块确定出所述二维草图中的采样点；根据所述采样点确定出所述二维 草图中的各图像局部区域，并分别计算各图像局部区域的局部区域特征值；根据各局部区 域特征值生成所述二维草图的特征向量。
16. 根据权利要求15所述的装置，其特征在于， 所述第二处理模块针对每个三维模型，分别确定出该三维模型在各不同视角方向上的 三维轮廓线图，并将该三维模型中的Y个预定位置作为摄像机位置，确定出该Y个预定位置 上的二维正交投影轮廓线图，Y为正整数；针对每个二维正交投影轮廓线图，分别确定出该 二维正交投影轮廓线图中的采样点；根据所述采样点确定出该二维正交投影轮廓线图中的 各图像局部区域，并分别计算各图像局部区域的局部区域特征值；根据各局部区域特征值 生成该二维正交投影轮廓线图的特征向量。
17. 根据权利要求16所述的装置，其特征在于， 所述第二处理模块进一步用于，在进行三维场景构建之前，确定P个作为样本的三维 模型，P为正整数；针对每个作为样本的三维模型，分别确定出该三维模型在各不同视角方 向上的三维轮廓线图，并将该三维模型中的Y个预定位置作为摄像机位置，确定出该Y个预 定位置上的二维正交投影轮廓线图；针对每个二维正交投影轮廓线图，分别确定出该二维 正交投影轮廓线图中的采样点；根据所述采样点确定出该二维正交投影轮廓线图中的各图 像局部区域，并分别计算各图像局部区域的局部区域特征值；对计算出的各局部区域特征 值进行聚类，得到K个聚类结果，K为正整数；分别将每个聚类结果中的各局部区域特征值 的平均值作为一个可视词汇值； 所述第二处理模块针对所述二维草图以及所述二维正交投影轮廓线图中的每幅二维 图像，分别根据各可视词汇值以及该二维图像的各局部区域特征值，生成该二维图像的特 征向量。
18. 根据权利要求17所述的装置，其特征在于， 所述Y的取值为二十六，所述Y个预定位置包括： 以三维模型的质心点为中心的十二面体的二十个顶点位置以及以所述质心点为中心 的正八面体的六个顶点位置。
19. 根据权利要求17所述的装置，其特征在于， 所述第二处理模块针对每个三维模型的每个视角方向，分别进行如下处理：从该三维 模型的各点中选出法线方向与该视角方向相垂直的点，利用选出的点生成第一中间轮廓线 图；分别计算该三维模型的各点的曲率微分值，并针对每个点P 1，分别确定其与该视角方向 上的相邻点P2之间是否满足以下条件：（vV)(WV) < 〇，且，P1的最大曲率微分值大于P1 的最小曲率微分值的绝对值，且，P2的最大曲率微分值大于P2的最小曲率微分值的绝对值； 其中，表示P 1的平均曲率微分值倒数，表示P2的平均曲率微分值倒数，t表示曲率 方向向量；利用满足条件的各点生成第二中间轮廓线图；利用所述第一中间轮廓线图和所 述第二中间轮廓线图合成该三维模型在该视角方向上的三维轮廓线图。
20. 根据权利要求17所述的装置，其特征在于， 所述第二处理模块针对所述二维草图以及所述二维正交投影轮廓线图中的每幅二维 图像，利用高斯函数对该二维图像进行分层，得到该二维图像对应的不同缩放比例的图像； 针对每个既存在上层图像又存在下层图像的图像，针对其中的每个像素点，分别将该像素 点与其它二十六个预定像素点进行比较，如果该像素点为极值点，则确定出该像素点映射 到该二维图像上的位置，并将该位置上的像素点确定为采样点； 其中，该像素点为极值点包括：该像素点的取值大于其它全部二十六个预定像素点的 取值，或者，该像素点的取值小于其它全部二十六个预定像素点的取值； 所述其它二十六个预定像素点包括：该像素点所在的图像中与该像素点相邻的八个像 素点、该像素点所在的图像的上层图像中与该像素点相对应的像素点及与其相邻的八个像 素点，以及，该像素点所在的图像的下层图像中与该像素点相对应的像素点及与其相邻的 八个像素点。
21. 根据权利要求17所述的装置，其特征在于， 所述第二处理模块针对所述二维草图以及所述二维正交投影轮廓线图中的每幅二维 图像，分别将以各采样点为中心、大小大于或等于该二维图像大小的1/4的区域作为图像 局部区域，每个图像局部区域的长和宽均为2的指数级；针对每个图像局部区域，分别将其 视作一个实矩阵{f x，y}，其中，X = I. . . N, y = I. . . M，（X，y)表示图像局部区域中的每个像 素点的坐标，N表示图像局部区域的宽度，M表示图像局部区域的高度；对所述实矩阵进行
二维离散傅立叶变换，得到频率空间的傅立叶系数{Fu，v}， 中，u = L .. N，v = L .. M，选择前Z个系数作为作为局部区域特征值，Z为正整数。
22. 根据权利要求17所述的装置，其特征在于， 所述第二处理模块针对该二维图像的每个局部区域特征值，分别计算其与各可视词汇 值之间的距离，并用距离最小的可视词汇值代替该局部区域特征值；分别统计各可视词汇 值在该二维图像中的累计出现次数；利用统计结果生成该二维图像的可视词汇值统计直方 图；对所述可视词汇值统计直方图进行归一化，根据归一化后的结果生成该二维图像的特 征向量。
23. 根据权利要求22所述的装置，其特征在于， 对于每个可视词汇值i，其归一化后的累计出现次数&为
其中，
％表示归一化之前可视词汇值i在该二维图像中的累计出现次数； nd表示该二维图像中的采样点的总个数，Ν'表示针对所述三维模型数据库中的各三维 模型所生成的二维正交投影轮廓线图的总个数，Hi表示所述Ν'个二维正交投影轮廓线图中 可视词汇值i的累计出现次数不为〇的二维正交投影轮廓线图的总个数。
24. 根据权利要求23所述的装置，其特征在于， 所述特征向量中的每个分量分别对应一个可视词汇值，每个分量的取值等于对应的可 视词汇值的归一化后的累计出现次数； 所述第二处理模块进一步用于，针对每个可视词汇值，分别确定出与该可视词汇值距 离最近的可视词汇值，并将其作为该可视词汇值的最近邻词汇值； 每个二维正交投影轮廓线图的特征向量与所述二维草图的特征向量之间的距离
乂表示所述二维草图的特征向量中与可视词汇值w对应的分量，所述/C表示二维正交 投影轮廓线图的特征向量中与可视词汇值w对应的分量； <,表示所述二维草图的特征向量中与可视词汇值w的最近邻词汇值对应的分量， 表示二维正交投影轮廓线图的特征向量中与可视词汇值w的最近邻词汇值对应的分量；w 表示任一可视词汇值。
【专利摘要】本发明公开了一种三维场景构建方法和装置：在三维场景构建过程中，当每次接收到用户所绘制的、用于进行三维模型检索的二维草图时，分别进行如下处理：生成所述二维草图的特征向量；针对三维模型数据库中的每个三维模型，分别计算预先生成的该三维模型的各二维正交投影轮廓线图的特征向量与所述二维草图的特征向量之间的距离，并将计算出的最小距离作为该三维模型与所述二维草图之间的距离；按照与所述二维草图之间的距离由小到大的顺序，对所述三维模型数据库中的各三维模型进行排序，并将排序后处于前X位的三维模型推荐给用户，X为正整数；将所推荐的各三维模型中的一个加载到三维场景中。应用本发明所述方案，能够提高三维场景的构建效率等。
【IPC分类】G06F17-30, G06T17-00
【公开号】CN104751511
【申请号】CN201310744437
【发明人】樊亚春, 张东东, 周明全, 宋毅
【申请人】北京师范大学
【公开日】2015年7月1日
【申请日】2013年12月30日