随着三维扫描技术、三维图形建模方法以及计算机硬件的快速发展,三维模型不仅在数量方面迅速增长,而且其应用领域也变得越来越广泛。例如工业产品CAD、虚拟现实、3D游戏等。由于创建一个逼真的3D模型需要耗费大量的时间和精力,而互联网上提供了大量可共享的三维模型。因此,研究三维模型检索技术,帮助用户快速、准确地找到所需的三维模型,已成为一个迫切需要解决的科学问题。本文首先介绍了三维模型检索的相关知识,并对现有的三维模型检索技术进行了研究和分析。针对传统的基于视图的三维模型检索方法往往存在较为明显的视图冗余性问题,为此,本文提出一种基于单一视图的三维模型检索方法,并在此基础上,实现基于图像的三维模型检索系统,主要研究工作如下:1.针对已有研究存在的视图冗余性问题,本文提出采用单一视图进行三维模型形状特征度量。算法首先将三维模型进行姿态调整,并通过渲染得到最能表达三维模型外形特征的主视图;其次对主视图进行轮廓采样,通过内在距离和内角提取模型形状特征描述;最后采用动态规划算法计算不同模型之间的相似性程度。实验结果表明,该方法能够获得较高的模型检索准确率。2.针对已有的最优视图度量难以适用于不同类型的三维模型,本文提出采用样例进行相似性学习,根据相似性度量提取模型的最优视图选择算法。算法以用户定义的最优视图为训练样本集,通过AdaBoost算法进行监督学习,形成具有用户知识的最优视图选择模型。实验结果表明,该方法得到的最优视图能够有效地逼近用户的选择结果,并且具有较好的稳定性和泛化能力。3.通过以上研究,设计并实现了一个基于图像的三维模型检索系统。系统能够根据用户的选择提取图像中的前景目标,并通过前景目标实现三维模型的检索,具有良好的人机交互性,为后续的研究提供了平台基础。