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公开(公告)号：CN104063896B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410291259.6
申请日：2014-06-24
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种模型结构分析方法，本发明首先通过变换分析将初始的三维模型空间转换到一个二维平移变换空间，从而将输入上规则结构的检测问题转化成了先检测二维空间中网格规律模式再反推的问题。针对二维空间中网格规律模式检测问题，本发明利用能量最小化方法估计出其相关参数，该方法不仅能够检测出完整无缺的规律模式，对于存在一些异常点或是缺失点的情况同样适用。最后根据网格规律模式反推出其在三维模型上对应规则结构的生成参数，进而提取出相应的重复构造单元。本发明的方法能够快速提取出建筑模型中平移重复结构对应的重复构造单元。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104063896A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410291259.6
申请日：2014-06-24
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种模型结构分析方法，本发明首先通过变换分析将初始的三维模型空间转换到一个二维平移变换空间，从而将输入上规则结构的检测问题转化成了先检测二维空间中网格规律模式再反推的问题。针对二维空间中网格规律模式检测问题，本发明利用能量最小化方法估计出其相关参数，该方法不仅能够检测出完整无缺的规律模式，对于存在一些异常点或是缺失点的情况同样适用。最后根据网格规律模式反推出其在三维模型上对应规则结构的生成参数，进而提取出相应的重复构造单元。本发明的方法能够快速提取出建筑模型中平移重复结构对应的重复构造单元。
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公开(公告)号：CN103247076B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201310186577.1
申请日：2013-05-17
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种模型合成方法，该方法利用样本三维模型的自身结构信息及全局优化算法合成各式各样的类似于初始模型的目标三维模型。本发明首先利用模型结构分析方法对样本三维模型进行分割，并同时得到各空间块的分类标号，然后基于样本三维模型所得到的分类标号约束关系建立一个全局的模型合成能量方程，并采用最大期望值算法迭代优化求解出一个全局的能量最小值，最终所得结果即为合成所得模型。本发明的方法能够有效的保持目标三维模型结构的连续性以及视觉效果的完整性。
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公开(公告)号：CN103325142B
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201310207984.6
申请日：2013-05-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect的计算机三维模型建模方法，包括以下步骤：建立候选三维模型集合并进行一致性分割并进行标注，得到标注各部件后的三维模型集合S；使用微软Kinect设备扫描待建模物体得到包含待建模物体的点云数据和图像数据；利用图像分割算法分割出待建模物体在点云数据和图像数据中对应的前景物体；选出代表模型，驱动前景物体的点云数据与图像数据进行标注分割，得到前景物体的各个组成部件；采用部件级形状描述子从各部件标注后的三维模型集合中检索与前景物体的每个组成部件相似度最高的三维模型对应部件；采用轮廓驱动形变技术利用点集数据配准算法将每个部件与对应点云数据进行重新配准以获得准确的位置组合。
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公开(公告)号：CN103325142A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310207984.6
申请日：2013-05-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect的计算机三维模型建模方法，包括以下步骤：建立候选三维模型集合并进行一致性分割并进行标注，得到标注各部件后的三维模型集合S；使用微软Kinect设备扫描待建模物体得到包含待建模物体的点云数据和图像数据；利用图像分割算法分割出待建模物体在点云数据和图像数据中对应的前景物体；选出代表模型，驱动前景物体的点云数据与图像数据进行标注分割，得到前景物体的各个组成部件；采用部件级形状描述子从各部件标注后的三维模型集合中检索与前景物体的每个组成部件相似度最高的三维模型对应部件；采用轮廓驱动形变技术利用点集数据配准算法将每个部件与对应点云数据进行重新配准以获得准确的位置组合。
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公开(公告)号：CN103247076A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310186577.1
申请日：2013-05-17
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种模型合成方法，该方法利用样本三维模型的自身结构信息及全局优化算法合成各式各样的类似于初始模型的目标三维模型。本发明首先利用模型结构分析方法对样本三维模型进行分割，并同时得到各空间块的分类标号，然后基于样本三维模型所得到的分类标号约束关系建立一个全局的模型合成能量方程，并采用最大期望值算法迭代优化求解出一个全局的能量最小值，最终所得结果即为合成所得模型。本发明的方法能够有效的保持目标三维模型结构的连续性以及视觉效果的完整性。
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