网格的三维物体分割算法研究(源码)【字数：15837】
摘 要摘 要计算机硬件以及科学技术的不断推陈出新，各个方面各个领域的研究和应用都得到了飞速的发展，三维物体分割技术也进一步成熟。三维图像拥有二维图像无法比拟的优势，在信息量、主观感觉和实用性等方面都远远优于二维图像，所以三维物体分割技术被广泛地运用于计算机图形学的众多领域，例如三维模型检索、影视作品的制作、三维网格压缩传输等。虽然这方面的技术现在已经相对成熟，但是仍有很大的研究和开发空间，也同样面对着一些挑战。近些年，关于三维物体分割的算法层出不穷，然而几乎所有的算法都只适用于满足其要求的具体环境和领域，很难评判分割结果好坏，所以需要提出一个完整的与基于网格的三维物体分割技术相关的标准法则，有了制定好的规则，相关的研究和应用才能得到更好的发展。本文主要围绕“三维物体分割”，“三维网格模型”以及“分割算法”这三个主题进行介绍，主要内容如下（1）对三维物体分割进行了相关的介绍，并给出了它的定义。除此之外还简单介绍了三维物体分割的发展历程，国内外发展状况以及应用情况。（2）从三维网格模型的存储格式入手，对三维网格模型做了一些基本介绍。其中还包括三维网格模型的定义和构建过程，最后还介绍了三维网格的构成原理和数据结构。这样一来，就能从最根本的地方对基于网格的三维物体进行认识。（3）简要介绍了五种经典的分割算法，虽然有些算法可能已经不是很常见或者被后来的学者们大肆改进，但是其本身仍然具有很大的研究价值。分水岭算法是步入三维分割领域的开山之作，对其进行研究对于三维物体分割来说很具有代表性，所以本文选取分水岭算法进行实验分析。关键词三维网格；三维网格模型；三维物体分割；分割算法；计算机图形处理
目 录
第一章 绪论 1
1.1三维物体分割 1
1.1.1三维物体分割发展背景 1
1.1.2 三维物体分割简介 1
1.1.3三维物体分割评价 2
1.2三维物体分割现状 2
1.2.1三维物体分割的分类 2
1.2.2三维物体分割的发展 3
1.3三维物体分割的应用 3
1.3.1三维模型检索方面的应用 4
1.3.2影视及其它面的应用 4
1.4本章小结 5
第二章 三维网格模 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
型 6
2.1三维网格模型简介 6
2.2三维网格模型的文件格式 6
2.2.1 STL文件格式 7
2.2.2 OFF文件格式 7
2.2.3 VRML文件格式 7
2.2.4 OBJ文件格式 7
2.3三维网格模型的数据结构 8
2.3.1三角形网格模型简介 8
2.3.2三角形网格的分类 9
2.4本章小结 9
第三章 三维物体分割算法 10
3.1基于曲率信息的分割算法 10
3.1.1基于曲率信息分割算法步骤 10
3.1.2基于曲率信息分割算法特点 11
3.2基于体素分解的分割算法 11
3.2.1基于体素分解分割算法步骤 11
3.2.2基于体素分解分割算法特点 12
3.3基于模糊聚类分析的分割算法 12
3.3.1基于模糊聚类分析分割算法特点 12
3.4基于拓扑结构图的分割算法 12
3.4.1基于拓扑结构图分割算法特点 13
3.5基于分水岭方法的分割算法 13
3.6本章小结 13
第四章 分水岭算法的实验分析 15
4.1分水岭算法介绍及流程 15
4.1.1分水岭算法简介 15
4.1.2算法流程 16
4.2实验目的 17
4.3实验工具 17
4.4实验结果分析 18
4.4.1实验模型 18
4.4.2截面分析 20
4.4.3运行时间 21
4.5本章小结 22
第五章 总结 23
致 谢 24
参考文献 25
第一章 绪论
1.1三维物体分割
1.1.1三维物体分割发展背景
三维扫描和打印技术近年来发展迅猛，伴随着计算机图形学的进步以及三维建模水平的提升，在计算机图形学的许多领域中对于三维物体分割的研究也成为了一个热门的课题。
物体在人眼中的形态是立体且生动的，与二维图像相比较起来，三维的模型和场景能够给人们带来更加形象逼真的感官体验。网络日趋成熟和完善，随之带来的各种形式的信息正在爆炸式涌现，其中三维物体三维模型所占比重也越来越大。这一变化过程体现了从二维图像向三维的过渡。现在三维物体（模型）的应用越来越广泛，VR虚拟现实、三维游戏、产品的设计和制造、教育、影视等众多与生活息息相关的领域中都在逐渐增大对三维技术需求。
在日常生活中，人们迫切的需要一种简便的三维物体分割方法来进行物体的识别或者预处理。三维物体的识别有助于安保人员对危险物品的检查或是对医疗和生物工程方面的工作更有利，除此之外还有交通军事等众多领域都需要这种技术的支持。三维物体在拓扑结构上有独特的优势，能解决普通纹理特征无法有效判断的特征，除此之外，三维物体本身就具有二维图像无法比拟的信息含量。
1.1.2 三维物体分割简介
三维网格模型分割，是指根据一定的几何及拓扑特征，将封闭的掰格多面体或者可定向的二维流形，依据其表面几何、拓扑特征，分解为一组数目有限、各自具有简单形状意义的、且各自连通的子网格片的工作[1]。三维物体分割技术在许多应用领域扮演者非常重要的角色，三维网格模型分割己成为计算机图形学里一个重要且具有挑战性的研究方向。许多基于网格模型的分割算法被纷纷提出，典型的分割算法有：区域增长算法、分水岭算法、聚类算法、基于关键点的分割算法等。因为缺乏统一的评价标准，所以很难评判不同分割算法性能熟优熟劣。
由此可见，如何将三维物体进行更有效的分割，更大程度地获取图像中的语义信息，算法在其中扮演的极为重要的角色，本文就是旨在对几种经典的三维物体分割算法做一些详细的分析和总结。
1.1.3三维物体分割评价
在三维物体分割领域，现在还没有一个完善的评判标准，评判分割的好坏只仅仅与应用的需求和要求有关。常用的评价标准有：（1）有没有出现过分割现象 （2）分割后的边缘是否光滑圆润（3）分割得到的图形有无意义。
近些年多数分割算法都把产生有意义分割作为最终目的。根据相关的研究发现[2],人们是通过把物体分割成有意义的形状来进行识别的，例如一些复杂的物体，就通常会被看作为是由几个不同的部分组成。关于有意义的分割标准，最著名的就是Hoffman等人[3]所提出的方法，包括最小负曲率法则和显著分割理论。
事实上，人们对于一切事物的主观感知和体会是复杂而错乱的，主观性决定了分割结果是否有意义，所以很难通过计算机和算法来得到所谓的有意义分割。
目 录
第一章 绪论 1
1.1三维物体分割 1
1.1.1三维物体分割发展背景 1
1.1.2 三维物体分割简介 1
1.1.3三维物体分割评价 2
1.2三维物体分割现状 2
1.2.1三维物体分割的分类 2
1.2.2三维物体分割的发展 3
1.3三维物体分割的应用 3
1.3.1三维模型检索方面的应用 4
1.3.2影视及其它面的应用 4
1.4本章小结 5
第二章 三维网格模 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
型 6
2.1三维网格模型简介 6
2.2三维网格模型的文件格式 6
2.2.1 STL文件格式 7
2.2.2 OFF文件格式 7
2.2.3 VRML文件格式 7
2.2.4 OBJ文件格式 7
2.3三维网格模型的数据结构 8
2.3.1三角形网格模型简介 8
2.3.2三角形网格的分类 9
2.4本章小结 9
第三章 三维物体分割算法 10
3.1基于曲率信息的分割算法 10
3.1.1基于曲率信息分割算法步骤 10
3.1.2基于曲率信息分割算法特点 11
3.2基于体素分解的分割算法 11
3.2.1基于体素分解分割算法步骤 11
3.2.2基于体素分解分割算法特点 12
3.3基于模糊聚类分析的分割算法 12
3.3.1基于模糊聚类分析分割算法特点 12
3.4基于拓扑结构图的分割算法 12
3.4.1基于拓扑结构图分割算法特点 13
3.5基于分水岭方法的分割算法 13
3.6本章小结 13
第四章 分水岭算法的实验分析 15
4.1分水岭算法介绍及流程 15
4.1.1分水岭算法简介 15
4.1.2算法流程 16
4.2实验目的 17
4.3实验工具 17
4.4实验结果分析 18
4.4.1实验模型 18
4.4.2截面分析 20
4.4.3运行时间 21
4.5本章小结 22
第五章 总结 23
致 谢 24
参考文献 25
第一章 绪论
1.1三维物体分割
1.1.1三维物体分割发展背景
三维扫描和打印技术近年来发展迅猛，伴随着计算机图形学的进步以及三维建模水平的提升，在计算机图形学的许多领域中对于三维物体分割的研究也成为了一个热门的课题。
物体在人眼中的形态是立体且生动的，与二维图像相比较起来，三维的模型和场景能够给人们带来更加形象逼真的感官体验。网络日趋成熟和完善，随之带来的各种形式的信息正在爆炸式涌现，其中三维物体三维模型所占比重也越来越大。这一变化过程体现了从二维图像向三维的过渡。现在三维物体（模型）的应用越来越广泛，VR虚拟现实、三维游戏、产品的设计和制造、教育、影视等众多与生活息息相关的领域中都在逐渐增大对三维技术需求。
在日常生活中，人们迫切的需要一种简便的三维物体分割方法来进行物体的识别或者预处理。三维物体的识别有助于安保人员对危险物品的检查或是对医疗和生物工程方面的工作更有利，除此之外还有交通军事等众多领域都需要这种技术的支持。三维物体在拓扑结构上有独特的优势，能解决普通纹理特征无法有效判断的特征，除此之外，三维物体本身就具有二维图像无法比拟的信息含量。
1.1.2 三维物体分割简介
三维网格模型分割，是指根据一定的几何及拓扑特征，将封闭的掰格多面体或者可定向的二维流形，依据其表面几何、拓扑特征，分解为一组数目有限、各自具有简单形状意义的、且各自连通的子网格片的工作[1]。三维物体分割技术在许多应用领域扮演者非常重要的角色，三维网格模型分割己成为计算机图形学里一个重要且具有挑战性的研究方向。许多基于网格模型的分割算法被纷纷提出，典型的分割算法有：区域增长算法、分水岭算法、聚类算法、基于关键点的分割算法等。因为缺乏统一的评价标准，所以很难评判不同分割算法性能熟优熟劣。
由此可见，如何将三维物体进行更有效的分割，更大程度地获取图像中的语义信息，算法在其中扮演的极为重要的角色，本文就是旨在对几种经典的三维物体分割算法做一些详细的分析和总结。
1.1.3三维物体分割评价
在三维物体分割领域，现在还没有一个完善的评判标准，评判分割的好坏只仅仅与应用的需求和要求有关。常用的评价标准有：（1）有没有出现过分割现象 （2）分割后的边缘是否光滑圆润（3）分割得到的图形有无意义。
近些年多数分割算法都把产生有意义分割作为最终目的。根据相关的研究发现[2],人们是通过把物体分割成有意义的形状来进行识别的，例如一些复杂的物体，就通常会被看作为是由几个不同的部分组成。关于有意义的分割标准，最著名的就是Hoffman等人[3]所提出的方法，包括最小负曲率法则和显著分割理论。
事实上，人们对于一切事物的主观感知和体会是复杂而错乱的，主观性决定了分割结果是否有意义，所以很难通过计算机和算法来得到所谓的有意义分割。
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