随着三维数据获取技术、三维图形建模方法以及计算机硬件技术的发展,已经产生了越来越多的三维模型数据,三维模型比二维图像更真实的描述了现实世界。如何从各类模型数据库或互联网检索到所需的三维模型已成为计算机和互联网发展过程中的一个重要课题。目前三维模型检索研究的对象主要是网格模型。网格模型是指由多边形网格组成的三维模型,通常包括顶点坐标、颜色、纹理、法向量等属性。一个完整的三维模型检索系统通常包括特征提取、相似性匹配、索引结构、查询接口等几方面。其中,特征提取是三维模型检索研究中的一个首要解决的基本问题和关键技术,它也是本文研究的重点。 目前特征提取方法还处于对通用网格模型形状特征的研究阶段,如针对模型顶点关系的统计特征描述、基于视觉相似的关于二维视图的特征描述等。由于网格模型形状实质上就是由一组具有不同法向、面积和空间位置的多边形组成的多边形集合,因此已有方法往往存在对几何形状特征描述过于弱化的问题。针对此,本文提出了两种基于三维网格模型形状相似的特征提取方法:基于多视点深度图的特征提取技术和复球面特征映射技术;同时本文针对蛋白质分子的三维结构,提出了两种分维特征的计算方法,即Hausdorff维数和信息量维数,它们是对蛋白质主链结构特征的描述。 针对网格描述的通用模型,本文首先提出了一种基于多视点深度图的特征提取技术。该技术的思想是如果两个模型是相似的,那么从任意一个角度看它们都应该相似。基于这一点文中采用了主元分析和相位傅立叶变换两种技术提取了模型的几何统计特征。首先用主元分析方法对模型进行规范化预处理,然后通过对模型不同视点下的一组深度图的相位傅立叶变换,获得关于模型面片的法向和面积的二维统计特征直方图。提取的特征对模型的平移、旋转、尺度不变,对噪音不敏感;并利用图像相关技术对特征进行了相似性度量。通过与已有的典型特征提取方法的比较,实验结果表明该方法对模型的分类效果较好。 针对网格通用模型,文中还提出了一种复球面映射的特征提取技术。由于网格模型实质上是一组具有不同法向、面积和空间位置的面片集合,因此通过对模