三维几何造型是构造个性化数字产品的重要技术,广泛应用于影视动画、工业设计和生物医学等领域。保留原始模型拓扑连接信息不变的条件下进行一定的模型变化,从而生成具有新外观的三维几何模型,称为三维模型变形,是三维几何造型的重要步骤。本文以现有三维模型为数据基础,研究了如何更好地根据用户设计意图改变原始模型的三维模型变形算法。模型变形算法的一个重要研究方向是降低用户操作复杂度,将用户有效交互信息转化为处理模型变形所需参数从而驱动三维模型变形。本文主要研究内容和创新点概括如下:1、研究了二维图像形状特征和三维模型形状特征间的关联关系,提出一种三维模型变形算法。首先分析二维图像和三维模型的形状特征,获取图像和模型的特征线;其次根据图像和模型特征线,利用相似三角形关系,给出图像和模型形状特征间的关联关系并由此定义控制约束条件驱动模型变形;根据图像和变形后模型的形状特征关联关系,提出一种变形结果质量评价方法,并通过实验评估二维图像形状特征引导模型变形算法的性能。实验结果表明本文提出的二维图像形状特征引导三维模型变形算法自动高效,在创建三维模型的同时实现造型过程个性化。2、针对保刚性网格变形算法在变形过程中保持模型局部刚性变换而忽略全局结构的不足,提出一种改进的兼顾局部和全局的保刚性网格变形算法。利用变形过程中模型质心的变化,构建质心差异函数,并将其加入原始能量函数中控制网格变形效果,达到变形过程中既保持顶点单元局部刚性变换,又保证变形模型的整体结构稳定性。实验结果表明本文提出的改进的保刚性网格变形算法在不增加时间复杂度的条件下,达到更好的变形效果。3、研究多个三维模型的形状特征及其关联关系,提出一种基于多模型形状特征间关联关系的三维模型变形算法。首先,研究三维模型配准算法,将多个输入模型配准到同一坐标系下,建立模型间顶点对应关系,提取原模型的特征点集合作为形状特征;其次,基于准共形映射的保角性将三维模型参数化到二维平面;然后根据多个模型间的形状特征关联关系,建立变形的控制约束条件,驱动基于准共形迭代的二维平面变形;最后,研究模型恢复算法,实现模型在保持形状特征的前提下由二维平面到三维空间的转换。在实验过程中,提出一种基于模型形状特征的变形算法定性评价方法。实验证明,相比基于微分的变形算法,对于以面部模型为代表的细节丰富、骨架不明显的三维模型,本算法可以取得较好的变形效果。4、研究三维模型部件形状特征及其关联性,给出一种全局和局部相结合的三维模型变形算法。首先给出基于深度学习框架的三维模型部件分割和分类算法;其次比较分割后部件与模型数据库中同类近似部件的形状特征,研究它们之间的关联性,利用本文提出的基于图像形状特征的三维模型变形算法定义控制约束条件,实现模型部件变形;最后研究样条缝合技术,实现三维模型重构。实验结果证明本算法适用于三维模型重构且具有良好的变形效果和较高的时效性。