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基于特征提取的三维模型检索技术研究

基于特征提取的三维模型检索技术研究
基于特征提取的三维模型检索技术研究

基于特征提取的三维模型检索技术研究

摘要总结了现有三维模型检索技术的研究现状和发展趋势,对现有三维模型特征提取技术进行了分析研究,设计了一个三维示例查询的三维模型检索系统,对提出的特征提取方法进行了实验验证,对三维模型检索技术进行了一次有益的探索。

关键词三维模型;三维模型检索;特征提取

0引言

随着信息技术的发展,计算机信息检索的对象己经从文本、声音、图像和视频等多媒体数据类型,扩展到真实丰富的三维模型。三维模型广泛应用于机械产品设计、建筑工业设计、虚拟现实、3D游戏、影视动画等领域。对三维模型检索技术的研究不仅有重要的理论意义和实用价值。

三维模型检索系统可以分为通用领域和专业领域的三维模型检索系统。目前己经出现了基于WEB的通用领域的三维模型检索系统,用户可以通过网络使用这些检索系统来检索自己需要的模型,但检索还有一定的局限性。近年来专业领域的三维模型检索系统得到了广泛的应用,比如生物分子、机械零件、地形匹配等。这些检索与通用领域的三维模型检索系统具有较大的相似性,但也具有自身的特点。通常而言,专业领域的三维模型检索系统可以利用专业领域模型的特点、需求等信息,快速地检索出所需模型。具有如下特点:1)专业领域信息强。在各自的领域可能需求的精确性不高,这样可以缩短检索的时间;2)模型结构复杂度较低,也比较有规则,如机械零件模型、工程动画中的常见模型等,这样在特征提取方面较容易实现。

1三维模型检索简介

近些年来,针对文本信息的检索技术日臻完善,针对二维图像以及影视资料的检索技术迅速投入应用,Google和百度等著名搜索引擎的出现已经改变了人们查找信息的固有方式。相比文字和二维影像的检索,对于三维模型的检索更具有其复杂性和特殊性。尽管也有数量不多的机构提供模型检索服务,然而无论是从检索的效率还是结果的准确性等因素上来考虑,现有的模型检索技术距离高质量的商用水平仍有很大的提升空间。广阔的应用前景吸引了世界各地的研究人员投入大量的时间和精力从事模型检索相关领域的研究和推广,并逐渐形成了相对统一的三维模型检索的系统架构。如图1所示。

一个完整的三维模型搜索引擎通常包括离线和在线两个并行的部分,分为数据获取、数据分析与检索匹配三大模块。

离线部分由数据的获取和数据的分析组成,具体的流程包括:

图像纹理检测与特征提取技术研究综述

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/cd16609993.html, 图像纹理检测与特征提取技术研究综述 作者:李秀怡 来源:《中国管理信息化》2017年第23期 [摘要] 图像纹理作为图像数据的重要信息,是符合人类视觉特征的重要信息之一。纹理 检测与特征提取是纹理分类与分割的基础前提,可以应用到医疗、工业、农业、天文等多个领域,也是近几十年来一个经久不衰的热点研究。随着图像处理领域各种技术的发展,纹理特征分析提取方法也得到不断创新。文章在对相关文献进行调研的基础上,叙述了纹理特征提取方法的发展历程及研究现状,并重点对近十年纹理特征提取方法进行了论述,最后指出了该领域的发展趋势及问题。 [关键词] 图像纹理;特征提取;小波;支持向量机 doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 088 [中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194(2017)23- 0175- 04 1 引言 随着大数据时代的到来,相对于一般数据,图像信息作为一种更直观更形象的数据表现形式,其应用已经深入到医学、工业、航空、农业等各行业领域中。而纹理作为图像的重要特征之一,可以充分反映图像的整体特征,因此也成为了诸多图像后处理技术所必备的研究条件。但是,纹理的复杂多样性使得研究者们对其分析和准确识别是非常困难。而解决这个困难的方法之一是对图像提取纹理,然后对提取的纹理进行分析研究。这也是模式识别、图像检索、和计算机视觉等研究的基础。在纹理研究的每个阶段内,随着国内外学者研究对图像纹理提取模型及算法的不断创新,以及纹理提取的广泛的应用价值,促使着大家对这一领域进行更深入的研究。 2 纹理的基本定义及特性 目前,人们对纹理的精确定义还没有完全统一,当前几个类别的定义基本上按不同的应用类型形成相对的定义。一般认为,纹理是图像色彩或者灰度在空间上的重复或变化形成纹理。通常,人们将组成纹理的基本单元称为纹理基元或纹元(texture element)。 尽管关于纹理的定义尚未统一,但人们对纹理信息所具有的如下特性达成共识: (1)纹理基元是纹理存在的基本元素,并一定是按照某种规律排列组合形成纹理;(2)纹理信息具有局部显著性,通常可以表现为纹理基元序列在一定的局部空间重复出现;(3)纹理有周期性、方向性、密度、强度和粗糙程度等基本特征,而与人类视觉特征相一致的周期

图像颜色特征提取原理

一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0~1 或者在 0~255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0~360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0~1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0~1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法 颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法 全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:

图像特征提取方法

图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分,那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时,常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域,他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高,通常要采用较高的分辨率观察:如果物体的尺寸很大或对比度很强,只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小,或对比有强有弱的情况下同事存在,这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有:Fourier变换法、窗口Fourier变换(Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容 课程设计的内容与要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等):一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 (1)边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式,所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约,或者说,离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测,把图像分为边缘区域和非边缘区域,然后在边缘区域内进行边缘定位.根据局部区域内边缘的直线特性,求得小邻域内直线段的高精度位置;再根据边缘区域内边缘的全局直线特性,用线段的中点来拟合整个直线边缘,得到亚像素精度的图像边缘.在拟合的过程中,根据直线段转角的变化剔除了噪声点,提高了定位精度.并且,根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点,给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合,边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间,它是图像分割所依赖的重要特征.边界方向直方图具有尺度不变性,能够比较好的 描述图像的大体形状.边界直方图一般是通过边界算子提取边界,得到边界信息后,需要表征这些图像的边 界,对于每一个边界点,根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角,将空间量化为M级, 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率,这样便得到了边界方向直方图. 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ,),),( ,),)] ,其中Gx( ,),),G ( ,),)可以用下面的

图像分割和特征提取技术研究

毕业设计 图像分割和特征提取技术研究 摘要 图像分割是图像分析的第一步,是图像理解的重要组成部分,在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。因此,图像分割一直受到高度重视,对其研究具有十分重要的意义。长期以来,研究人员提出了许多实用的分割算法。随着统计学理论,神经网络,小波理论等在图像分割中的应用日益广泛,遗传算法、尺度空间、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题,许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。 本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割;(2)基于边缘检测及算子分割;(3)基于区域特性的图像分割。对基于点的分割方法进行了较全面的叙述,主要研究了图像分割方法中的边缘检测法,区域提取法和阈值分割法。通过大量的理论研习。并编写了MATLAB软件程序,对各分割方法进行了仿真实验,得到分割图像。最后对于仿真进行了数据处理分析,验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果,而根据待分割图象的不同特点,结合已知的先验知识,研究符合具体图象特性的分割模型,才是提高图象分割的重要手段。 关键词:图像分割;边缘法;区域法;阈值法;分水岭分割法

Lmage Segmentation And Feature Extraction Technology Research Abstract Image segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almost all areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method. Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation.Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation. KEYWORDS:Segmentation;edge method;the regional method;threshold;watershed segmentation

三维模型轻量化技术

三维模型轻量化技术 1 模型轻量化的必要性 设计模型是一种精确的边界描述(B-rep)模型,含有大量的几何信息,在现有的计算机软硬件条件下,使用设计模型直接建立大型复杂系统装配、维修仿真模型是不可能的,因此需要使用轻量化的模型建立仿真模型,以达到对仿真模型的快速交互、渲染。 2 细节层次轻量化技术 90年代中期以来,模型轻量化技术得到了快速的发展,出现了抽壳(hollow shell)技术和细节层次(Level of Details, LOD)技术。抽壳技术只关心产品模型的几何表示而不考虑产品建模的过程信息,LOD技术将产品几何模型设定不同的显示精度和显示细节,根据观察者眼点与产品几何模型之间的距离来使用不同的显示精度,以此达到快速交互模型的目的。 LOD技术是当前可视化仿真领域中处理图形显示实时性方面十分流行的技术之一。LOD模型就是在不影响画面视觉效果的条件下,对同一物体建立几个不同逼近精度的几何模型。根据物体与视点的距离来选择显示不同细节层次的模型,从而加快系统图形处理和渲染的速度。保证在视点靠近物体时对物体进行精细绘制,在远离物体时对物体进行粗略绘制,在总量上控制多边形的数量,不会出现由于显示的物体增多而使处理多边形的数量过度增加的情况,把多边形个数控制在系统的处理能力之内,这样就可以保证在不降低用户观察效果的情况下,大大减少渲染负载。 通常LOD算法包括生成、选择以及切换三个主要部分。 目前轻量化的技术有多种,具有代表性的有JT和3DXML两种。3DXML是Dassault、微软等提出的轻量化技术,JT是JT开放组织提出的轻量化技术。SIEMENS公司的可视化产品都采用JT技术,如我们使用的VisMockup软件。 JT技术用小平面表示几何模型,采用层次细节技术,具有较高的压缩比,模型显示速度很快。 jt、ajt模型及其结构 jt模型文件是三维实体模型经过三角化处理之后得到的数据文件,它将实体表面离散化为大量的三角形面片,依靠这些三角形面片来逼近理想的三维实体模型。 模型精度不同,三角形网格的划分也各不相同。精度越高,三角形网格的划分越细密,三角形面片形成的三维实体就越趋近于理想实体的形状。模型曲面精度由Chordal、Angular 两个参数控制。图1(a),Chordal表示多边形的弦高的最大值,图1(b),Angular表示多边形相邻弦的夹角的最大值。?????????????????????????????? 图1 Chordal和Angular示意图 jt模型有三种结构形式,都保持了原来的产品结构。分别是: (1)Standard(标准结构形式)。包含一个装配文件和多个零件文件,其中零件文件都放在一个和装配文件同名的目录下。我们建立的虚拟样机模型都采用这种结构形式。 (2)Shattered(分散结构形式)。包含多个子装配文件和多个零件文件,其中子装配文件和零件文件都放在一个目录下。这种结构的优点是有子装配文件,并可以直接使用子装配,缺点是文件管理比较乱、不清晰。

机械产品三维建模通用规则第1部分:通用要求

ICS XX.XXX.XX J XX 机械产品三维建模通用规则 第1部分:通用要求 General Principles of Three- Dimensional Modeling for Mechanical Products— Part 1: General Requirements (征求意见稿) 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局 中国国家标准化管理委员会

目次 前言................................................................................. II 1 范围 (1) 2 规范性引用文件 (1) 3 术语和定义 (1) 4 三维数字模型的分类 (2) 5 三维数字模型构成 (2) 6 三维建模通用要求 (2) 7 模型文件的命名原则 (3) 8 三维数字模型检查 (3) 9 三维数字模型管理要求 (3)

前言 GB/T xxxxx—xxxx《机械产品三维建模通用规则》由四部分组成: ——第1部分:通用要求; ——第2部分:零件建模; ——第3部分:装配建模; ——第4部分:模型投影工程图。 本部分为xxxxx—xxxx《机械产品三维建模通用规则》的第1部分,给出了机械产品三维建模术语、模型分类与构成、建模通用要求、模型文件的命名原则、模型检查以及模型管理要求等方面的规范性要求。 本部分由全国技术产品文件标准化技术委员会提出并归口。 本部分主要起草单位:机械科学研究总院中机生产力促进中心、北京清软英泰信息技术有限公司、中国电子科技集团公司第三十八研究所、北京数码大方科技有限公司、北京艾克斯特信息技术有限公司、北京理工大学、西安电子科技大学、上海交通大学、广西玉柴机器股份有限公司、上汽通用五菱汽车股份有限公司、广西柳工机械股份有限公司、北京科新纪元信息技术有限公司。 本部分主要起草人: 本部分为首次发布。

三维竣工验收建模标准

三维竣工验收建模标准 (征求意见稿) 上海市测绘院编制

三维竣工验收建模标准 1 主要内容与适用范围 为了规范三维竣工验收模型制作流程,明确三维竣工验收模型制作内容和制作要求,确保三维竣工验收模型数据的质量,特制定本标准。 本标准适用于上海市三维竣工验收模型数据的生产和制作。 2 总则 2.1 要求 ●本标准采用上海城市平面坐标系统,吴淞高程系统。 ●硬件:CPU P4以上、内存1G以上、硬盘100G以上、显卡显存256M以上。 ●软件:三维模型制作相关软件。 2.2 引用标准 ●GB/T 20258.1 《1:500、1:1000、1:2000基础地理信息要素数据字典》 ●GLW020《测绘产品质量检验实施规定》 ●CJJ8《城市测量规范》 ●CJJ/T157-2010 《城市三维建模技术规范》 ●DGJ/T08-86《1:500、1:1000、1:2000数字地形测量规范》 使用本标准时,应注意使用上述引用标准的现行有效版本。 3数据源 三维竣工验收模型数据源主要是竣工测量数据,主要包括: ●竣工分层平面图 ●竣工立面图 ●竣工项目地形图

●竣工验收测量报告书 ●建设项目总平面图 ●建设项目设计图 ●竣工现场照片 4数据内容 三维竣工验收建模涉及的数据内容主要有建筑物及其附属设施、地面、小品和植被等,详细描述如表1所示。 表1 数据内容 5 数据类型 5.1 建筑物类型 三维竣工验收建筑物模型主要有两类,分别是标准模型和精细模型,实际操作中主要根据用户需求和区域重要性来确定建模类型。 表2 建筑物类型

5.2 地面类型 5.3 小品类型 5.4 树类型

图像特征提取与分析复习资料

图像分割概念:图像分割就是把图像分成各特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这些区域互相不交叉,每一个区域都满足特定区域的一致性。医学图像的特点:成像设备的局限性、组织的蠕动-----伪影和噪声局部体效应------组织边缘模糊病变组织---------病变边缘不明确不均匀的组织器官-------灰度不均匀模糊、不均匀、个体差异、复杂多样医学图像分割方法的特点1、分割算法一般面向具体的分割任务,没有通用的方法2、重视多种分割算法的有效结合3、需要利用医学中大量领域的知识4、交互式分割方法受到日益重视图像分割算法基于区域的分割方法基于边缘的分割方法基于数学形态学的分割方法灰度阈值法:灰度值域法是把图像的灰度分成不同的等级,然后用设置灰度阈值的方法确定有意义的区域或分割物体的边界. 令f(x,y)原始图像 阈值的选取:1直方图法(极小值点阈值) 2 最小误差阈值 3 迭代阈值分割 4 最大方差阈值分割边缘检测(Edge Detection):基本思想是先检测图像中的边缘点,再按照某种策略将边缘沿点连接成轮廓,从而构成分割区域。边缘:指图像局部亮度变化显著的部分. 边缘的检测方法:最简单的边缘检测方法是并行微分算子法。利用相邻区域的像素值不连续的性

质,采用一阶或二阶导数来检测边缘点。一阶导数求极值点,二阶导数求过零点。一阶梯度算子:Roberts交叉算子Sobel算子 Priwitt 算子二阶拉普拉斯算子:在此基础上LoG 算子 Canny算子 :推导了最优边缘检测算子区域生长(region growing) 基本思想:将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体步骤:先对每个需要分割的区域找一个种子象素作为生长的起点,然后将种子象素周围邻域中与种子象素具有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合并到种子象素所在的区域中。将这些新象素当作新的种子象素继续进行上面的过程,直到在没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就生长了。解决的问题:① 如何选择一组能正确代表所需区域的种子象素; ② 如何确定在生长过程中能将相邻象素包括近来的准则;③如何确定生长终止的条件或规则例如:每一步所接受的邻近点的灰度级与先前物体的平均灰度级相差小于2。起始第二步第三步558655865586 48974897 4897 228322832283 333333333333 分裂合并(splitting and merging) 基本思想:从整幅图像开始通过不断分裂得到各个区域.具体步骤:先把图像分成任意大小且不重叠的区域,然后再合并或分裂这些区域以满足

数字化重建三维模型技术规范-

工厂数字化重建三维模型技术规范 南京恩吉尔工程发展研究中心 2014

目录 1 目标 (3) 2 范围 (3) 3 规范性引用文件 (3) 4 定义 (3) 4.1 建模对象 (3) 4.2 建模分类 (3) 4.3 建模区域 (3) 4.4 建模精度 (3) 5 建模范围 (4) 5.1 三维模型的建模范围 (4) 5.2 建模的功能分类与应用 (5) 6 建模精度要求 (6) 6.1 精度等级 (6) 6.2 专业建模描述 (7) 6.3 功能性建模 (8) 7 建模对象属性要求 (9) 7.1 一般对象属性 (9) 7.2 功能与属性的对照 (11) 8 装备拆解建模与建筑建模 (11) 8.1 装备建模 (11) 8.2 建筑建模 (12) 9 工厂信息采集及文档 (12) 9.1 建模文档及信息收集 (12) 9.2 三维扫描及场景照片 (13) 9.3 现场测绘及草图 (13) 9.4 工程变更信息收集 (13) 10 建模审查与交付 (14) 10.1 建模的中间审查 (14) 10.2 建模的终审与数字化交付 (14) 11 附件:资料收集一览表 (14)

1目标 工厂数模重建主要面向工厂的实际运营和维护需求的数字化,不同于三维工厂设计及建造建模,主要面向工厂建设和制造。而现代的数字化设计建造产生的数字化交付成果,可以通过迁移转换重用,还需要通过数字化的重建,补充大量的后续工厂数模信息,满足工程运维的数字化需求和大工厂物联网的大数据建设需求。 本规范适用于企业已建工厂的数字化重建工作。定义数字化三维模型重建工作中的建模类型、范围、编码规则、建模精度及模型属性等方面的要求和规则。 2范围 三维的数字化建模主要包括工厂的主装置区、辅助装置区、公用工程区、厂前区;以工厂的专属的站场、码头、管网、办公楼及辅助设施等。 3规范性引用文件 下列文件对于建模及信息收集应用是必不可少的。 ISO 15926(GB/T 18975)《工业自动化系统与集成及流程工厂(包括石油和天然气生产设施)生命周期数据集成》 GB/T 28170《计算机图形和图像处理可扩展三维组件》 HG/T 20519-2009《化工工艺施工图内容和深度统一规定》 4定义 4.1建模对象 指流程工厂模型的基本单元,如设备、管子、管件、结构、建筑、门、窗等。一个模型对象具有四类关键信息:唯一标识、几何属性、工程属性、拓扑关系(与其他模型对象间)。 4.2建模分类 三维工厂重建分为功能性建模和一般建模。 功能性建模:配合运维的管理功能要求,建立的符合一定功能需求的全息数模; 一般性建模:主要用于辅助管理功能要求的虚拟环境(如模型参考、信息索引、标识)的数模建模。 4.3建模区域 指按一定标准将工厂进行划分所得的空间分区(如装置区、功能区),区域间不可重叠。一般将以工程初始设计中的区域定义为准则。 4.4建模精度 建模精度按照一定的功能性需求分为:粗模、精模、全息模。分别在模型的尺寸及

图像分割和特征提取毕业设计

图像分割和特征提取技术研究 摘要 图像分割是图像分析的第一步,是图像理解的重要组成部分,在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。因此,图像分割一直受到高度重视,对其研究具有十分重要的意义。长期以来,研究人员提出了许多实用的分割算法。随着统计学理论,神经网络,小波理论等在图像分割中的应用日益广泛,遗传算法、尺度空间、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题,许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。 本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割;(2)基于边缘检测及算子分割;(3)基于区域特性的图像分割。对基于点的分割方法进行了较全面的叙述,主要研究了图像分割方法中的边缘检测法,区域提取法和阈值分割法。通过大量的理论研习。并编写了MATLAB软件程序,对各分割方法进行了仿真实验,得到分割图像。最后对于仿真进行了数据处理分析,验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果,而根据待分割图象的不同特点,结合已知的先验知识,研究符合具体图象特性的分割模型,才是提高图象分割的重要手段。 关键词:图像分割;边缘法;区域法;阈值法;分水岭分割法

Lmage Segmentation And Feature Extraction Technology Research Abstract Image segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almost all areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method. Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation.Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation. KEYWORDS:Segmentation;edge method;the regional method;threshold;watershed segmentation

图像目标提取及特征计算

摘要 对图像进行研究和应用时,人们往往对图像中的某些部分感兴趣,这些部分常被称为目标或对象 目标或对象特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 本课设需要解决的问题是,利用阈值分割方法,对该图像进行分割,得到提取那个目标后的二值图像,计算该目标的面积、周长、中心坐标等三个参数。阈值分割采用的是全局阈值分割方法,而面积、周长的计算则是先通过将图像转换成二值图像,在通过计算二值图像像素点的方式求取。 关键词:阈值分割,边缘检测,像素点

1绪论 目标的特征提取是图像处理和自动目标识别(ATR)中的一个重要的研究课题,是解决图像识别问题的难点和关键。 特征提取是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分,那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 有时,假如特征提取需要许多的计算时间,而可以使用的时间有限制,一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层,这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤,因此有大量特征提取算法被发展,其提取的特征各种各样,它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。 2 设计原理 2.1 常用的特征提取的方法 提取图像空间关系特征可以有两种方法:一种方法是首先对图像进行自动分割,划分出图像中所包含的对象或颜色区域,然后根据这些区域提取图像特征,并建立索引;另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块,然后对每个图像子块提取特征,并建立索引。 本课程设计是采用的第一种方法,即先对该图像进行分割,得到提取那个目标后的二值图像,计算该目标的面积、周长、中心坐标等三个参数。阈值分割采用的是全局阈值分割方法,而面积、周长的计算则是先通过将图像转换成二值图像,在通过计算二值图像像素点的方式求取。其中计算周长时,先需要对二值图像进行边缘检测,然后再统计其像素点。 2.2 阈值分割原理 图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单的图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像[1]。它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征

(完整版)精细三维建模技术规定

精细三维建模技术规定

2011年10月31日

引用文件 本技术规定参考了以下标准及规范。 1)《基础地理信息三维模型生产规范(征求意见稿)》; 2)《基础地理信息三维模型产品规范(征求意见稿)》; 3)《基础地理信息三维模型数据库规范(征求意见稿)》; 4)《城市三维建模技术规范》(CJJ/T 157-2010); 5)《数字测绘成果质量检查与验收》(GB/T 18316-2008); 6)《测绘技术设计规定》(CH/T 1004-2005)。

1.工艺流程设计 项目实施的工艺主要包括四个主要阶段,分别是:项目准备阶段、基础数据整理阶段、三维数据生产阶段和三维效果整合阶段。项目准备阶段主要是成立项目组,并确定项目目标以及分配任务。基础数据整理阶段包括现有基础资料收集整理、管理细分与区域分级、建模基础资料的采集和补充和基础资料完备性检查四个步骤。三维数据生产阶段包括除三维模型数据生产、基础三维模型数据质检和基础三维模型数据成果抽样检查三个步骤。三维效果整合阶段包括三维模型效果整合与实时浏览和三维模型效果质检两个步骤。综合各阶段共为10个步骤,详见图2工艺流程图。 1.1.成立项目组并确定项目目标 根据合同要求,成立项目组负责项目实施。召开项目启动会议,要求项目组成员必须参加,明确项目要求,统一工作思路和项目目标,并明确现势性时点、工作分工并分配任务。 1.2.现有基础资料收集整理 该步骤主要收集项目实施需要的基础资料,包括实施标准,基础数据等。实施标准为项目相关的技术标准,作为项目实施的依据。基础数据为项目实施需要的基础测绘成果,主要包括大比例尺数字地形图,数字正射影像图,数字高程模型等。 1.3.管理细分与区域分级 该步骤主要分为两部分工作,一部分是管理单元和建模单元的划分,另一部分是区域的分级划分。建模单元和管理单元的划分依据为《基础地理信息三维模型生产规范(征求意见稿)》,根据要求对建模范围进行二级划分,分别为管理单元和建模单元,并根据标准中要求进行命名。区域分级的依据为《基础地理信息三维模型产品规范(征求意见稿)》,将整个区域分为四级,其中I、II、III、IV四级要求依次降低。

图像特征提取及识别过程

摘要 纹理特征是一种重要的视觉线索,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分类与分割是图像处理领域一个经久不衰的热点研究领域,纹理特征提取作为纹理分类与分割的首要问题,一直是人们关注的焦点,各种纹理特征提取方法层出不穷。 本文在广泛文献调研的基础上,回顾了纹理特征提取方法的发展历程,分析了其研究现状,对纹理特征提取方法进行了较为全面的综述和分类,最后重点研究了基于灰度共生矩阵的图像纹理提取方法,研究如何有效地提取图像纹理特征来对图像进行描述,通过特征值来对图像进行识别。 灰度共生矩阵是一种简单有效的图像纹理特征描述方法,该方法的优势在于:它能利用了图像中像素相对位置的空间信息更加准确地描述图像的纹理,本文就是利用图像灰度共生矩阵的这一特性,从该矩阵中提取相应的统计参量作为纹理特征来实现对图像的识别。 关键字:灰度共生矩阵,纹理特征提取,图像识别

ABSTRACT Texture is a kind of important visual clues in images , it is widespread but cannot easy to be described . Texture classification and segmentation is a enduring popular research field in image processing area. Texture feature extraction has been the focus of attention,due to its priority to texture classification and image segmentation. all sorts of texture feature extraction methods has been emerged in endlessly. On the basis of extensive literature investigation, we review the texture feature extraction methods, analyze the development of the research status of the texture feature extraction methods and make a comprehensive review of its classification . Finally ,based on gray symbiotic matrix image problem extraction methods,we research how to effectively extract image texture feature described by the image characteristic value to image recognition. Graylevel co-occurrence matrix is a simple and effective image texture description method.This method's advantage is: it can use the image pixels relative positions of the spatial information more to accurately describe the texture image.This paper use the graylevel co-occurrence matrix of the properties to extract statistics from the matrix corresponding as texture feature parameters to realize image recognition. KEY WORDS: graylevel co-occurrence matrix, texture feature extraction, image recognition

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