为高效利用数量逐渐增长的三维模型资源，并有效避免三维模型检索中输入源限制的问题，本文介绍了基于特征线条的三维模型检索方法，主要针对模型视图与上下文图像两类检索。本文首先介绍了三维模型检索中的相关技术基础，包括三维模型及图像的特征、相似度计算和检索性能评价等。然后将三维模型检索问题转换至二维，阐述了以自然图像为输入源、基于特征线条的三维模型检索方法；其中，特征线条包括三维模型混合轮廓线、二维投影形状线、图像边缘线及Gabor边缘滤波响应。本文的主要工作如下：　　1．提出一种基于模型混合轮廓线的三维模型检索方法。首先基于最优视点提取算法训练并获取三维模型较优视点集；然后在较优视点集下渲染三维模型混合轮廓线视图，并为各视点混合轮廓线视图提取Gabor边缘响应特征，建立特征库；最后对输入的自然图像提取边缘响应特征，采用视觉词袋方法从特征库中检索相似模型，并根据相似度排序。实验结果显示，该方法利用自然图像与模型混合轮廓线视图的边缘相似性实现三维模型检索，符合人类视觉辨识三维物体的机理，降低了模型退化视图与自然图像纹理对三维模型检索的干扰。　　2．针对三维模型视图集提取中存在的视图冗余、视点选择困难等问题提出了一种面向图像边缘和线条特征的三维模型检索方法。首先，通过爬取互联网中发布的三维模型数据及上下文图像，建立原始数据库；然后通过提取上下文图像的色彩特征和三维模型形状特征，对原始库进行聚类预处理并定义初步类别权值；在此基础上，为图像提取边缘线条及局部Zernike矩特征、Gabor滤波纹理特征，以加权形式组成上下文图像原始特征库。同样，采用视觉词袋方法，从编码和权重计算后的特征库中检索出经过相似度排序的上下文图像，实现三维模型检索。　　3．在此基础上设计了以自然图像作为输入源、基于特征线条的三维模型检索系统，有效避免了三维模型检索中的输入源限制，并针对不同模型库的特点融合实现了两类检索方法。实验结果表明，该方法在实际应用中具有良好的检索效果。