基于形状分布算法的三维模型相似性研究

为消除传统的形状分布算法分辨力不高的缺陷,在传统形状函数D2距离的基础上提出了两点改进:将三维模型表面的随机样本点对依据其连线的几何属性进行分类,以反映模型的凹凸特征分布情况;引入点所在邻域法向量的夹角信息,进一步区分多面体盒形件、回转类零件或自由曲面信息。通过实验,证明该算法具有更高的分辨能力和精度。

Hadoop环境下三维模型的存储及形状分布特征提取

随着三维模型数量爆炸式的增长,如何有效地存储和管理海量的三维模型文件并对其进行高效的处理,是三维模型检索领域亟待解决的问题.首先基于模型文件名的概念相似度对模型文件分类合并,存入Hadoop集群的分布式文件系统(Hadoop distributed file system,HDFS);然后通过引入拓扑结构一致性因子,设计了三维模型完整性函数,实现了Hadoop环境下对三维模型形状分布的MapReduce处理,并根据分布式计算的特点进行了性能优化.以中国台湾大学的三维模型数据库作为测试集在Hadoop集群上进行实验,验证了算法的有效性.

岩心3维模型形状分布刻画

为了解决岩心3维模型难以准确刻画和比较的问题,提出一种岩心形状分布算法。根据边界点对连线与目标相的穿透关系,将形状分布D2距离直方图分类为内嵌、外接、联合3种状态,分别刻画孔隙骨架结构,并利用分类发生频率刻画孔隙骨架分布情况,提取岩心形态特征描述符。在统计足量随机边界点对之后,生成概率分布函数。最后,给出量化比较岩心3维模型形态相似性的方法。对多组岩样进行实验,岩心形状分布算法的形态相似性量化结果同设定相一致,表明该算法能够有效提取岩心形态特征并量化比较形状相似性,具有比原有形状分布算法和统计特征函数更为准确的刻画和比较能力。