目前,三维模型的应用正在快速增长,三维模型的资源也是越来越丰富。用户需要在三维模型数据库中快速筛选出自己所需要的模型。用户通过三维模型的二维视图来分辨三维模型的特征。如何自动选择三维模型的视点,使其拟合人的观察习惯,将三维模型的信息准确反映在二维视图上是目前研究的热点。本文首先介绍了三维模型视点选择的相关知识,并对现有的三维模型最优视点选择技术进行了研究和分析。针对现有算法在模型类别普适性方面的局限性,提出一种与三维模型特征相适应的最优视点选择算法,并对视图进行方向矫正,将算法应用于基于草图的三维模型检索系统,主要研究工作包括:1.提出三维模型特征相适应的最优视点选择算法。先提取三维模型混合特征,通过学习分类器对模型按照混合特征进行分类,依照分类结果找出适合模型特征的视点度量选择最优视点。实验结果表明,本文算法能够有效地弥补现有单一度量算法在面对不同种类模型时的局限性,得到的视图准确地反映了三维模型的关键特征。2.针对现有的最优视点选择算法得到的投影视图存在方向不敏感的问题,提出一种基于特征点匹配的视图方向矫正算法。首先通过分类器得到模型的分类标签,并对原始视图进行不同程度的方向矫正来获得候选视图,接着使用分类标签对应的样例视图与候选视图进行方向代价的计算,选择候选视图中方向代价最小的视图作为矫正后的视图。3.在此基础上设计了一个基于草图的三维模型检索系统,采用多视图综合匹配方法提高了检索的稳定性,并且使用户能够通过更加符合认知习惯的视图高效获取三维模型的特征。