CCS L 70
团体标准
T/CPRA 3103.2—2024
文化资源数据矢量化技术要求 第2部分：三维模型线稿
Technical requirements for cultural resources data vectorizationPart 2: 3D model line art
2024-12-13 发布2024-12-13 实施
中国公共关系协会文化大数据产业委员会发布
目次
前言............................................................................... II
1 范围............................................................................... 1
2 规范性引用文件..................................................................... 1
3 术语和定义......................................................................... 1
3.1 三维模型...................................................................... 1
3.2 三维模型线稿.................................................................. 1
3.3 矢量图........................................................................ 1
3.4 文化数字内容.................................................................. 1
3.5 文化资源数据.................................................................. 2
4 三维线稿矢量化流程................................................................. 2
5 三维模型预处理..................................................................... 2
5.1 三维模型输入数据要求.......................................................... 3
5.2 三维模型预处理方法............................................................ 3
6 矢量化处理......................................................................... 3
7 矢量化评价......................................................................... 4
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II
前言
本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则第1 部分：标准化文件的结构和起草规则》的
规定起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由中国公共关系协会文化大数据产业委员会提出并归口。
本文件起草单位：北京邮电大学、北京玖扬科技有限公司、伏羲云（北京）文化科技有限公
司。
本文件主要起草人：徐坤、高凯、赵海英、薛晓鹏、侯小刚、尹晖、周月、黄世来、李焕洪、
徐鹏举、于振明、崔义娜、陈磊、刘志军、李媛媛。
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文化资源数据矢量化技术要求
第2 部分：三维模型线稿
1 范围
本文件规定了国家文化大数据体系中文化资源数据三维模型线稿矢量化技术要求，包括三维
模型预处理、矢量化处理及矢量化评价。
本文件适用于国家文化大数据体系中文化资源数据三维模型线稿矢量化工具的设计与研发。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引
用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修
改单）适用于本文件。
GB/T 1.1—2020 标准化工作导则第1 部分：标准化文件的结构和起草规则
T/CPRA 1—2021 国家文化大数据标准体系
T/CPRA 300—2023 文化数字内容分类与代码
T/CPRA 301—2023 文化资源数据分类与代码
3 术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
3.1 三维模型3D model
是物体的多边形表示，通常用计算机或者其它视频设备进行显示。显示的物体可以是现实世
界的实体，也可以是虚构的物体。具体格式有.obj（Object）、.off（Object File Format）、.ply（Ploygon
File Format）等。
3.2 三维模型线稿3D model line drawing
是计算机模拟人类作画过程的产物，线稿生成方法通过非真实渲染技术将三维模型中具有一
定内涵或特殊含义的顶点转换为二维图像形式，依赖于三维模型的几何特征、光照条件等。
3.3 矢量图vector graphics
是计算机图形学中用点、线、多边形等基于数学方程的几何图元表示图像的一种方法，具体
指主流矢量图形编辑软件所支持的文件格式，例如.ai（Adobe Illustrator）、.dwg（AutoCAD）、.svg
（W3C Scalable Vector Graphics）等。
3.4 文化数字内容cultural digital content
以数字形式存在的文化产品，一般以文字、图片、音频、视频、多媒体和其他形式表现。通
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常包括传统文化产品的数字化以及以数字形式存在的文化产品。国家文化大数据体系下文化数字
内容主要涵盖中华优秀传统文化、革命文化和社会主义先进文化等。
文化数字内容作为数字化文化生产线的产出，由文化大数据服务平台管理与分发，并通过文
化体验设施和设备消费。通常情况下，文化数字内容又称为文化数字产品、文化数字内容产品等。
[来源：T/CPRA 300—2023 定义3.1.1]
3.5 文化资源数据cultural resources data
对人类文化中传承下来并可以传播利用的文化（包括物质的和非物质的）进行数字化采集后，
所得到的用于识别和展现文化的图像、文字、声音、动画、影片、三维全景、三维模型等数据。
国家文化大数据体系下文化资源数据主要包括中国文化遗产标本库、中华民族文化基因库、中华
文化素材库中的数据。
[来源：T/CPRA 301—2023 定义3.1.1]
4 三维线稿矢量化流程
如图1 所示，三维线稿矢量化流程包括预处理、矢量化处理、矢量化评价3 个环节。各个环
节具体技术要求及相互关系如下：
图1 矢量化流程
a) 预处理：预处理环节对使用的模型做质量优化，为线稿生成环节提供输入数据，并将优
化后的模型保存到数据库；
b) 矢量化处理：矢量化处理环节将三维模型实时渲染提取线稿，并采用优化贝塞尔闭合区
域的矢量化算法处理线稿，生成矢量图，为矢量化评价环节提供输入数据；
c) 矢量化评价：矢量化评价环节对矢量图质量进行评价，从评价信息和排名情况判断矢量
化的质量。
5 三维模型预处理
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5.1 三维模型输入数据要求
三维模型数据输入应满足以下要求：
a) 宜采用通用的模型格式，如obj、off 和ply 等；
b) 面片数≧100000，但不宜过高；
c) 不宜含有过多噪声，如自相交部分、高度折射边、非流形边或一些孔洞；
d) 宜提供基本的元数据内容；
e) 宜标识模型类别、贴图、材质等信息；
f) 三维模型应能全面、准确、清晰的反映文物原貌，突出主体部分，保证载体的结构、造
型完整。
5.2 三维模型预处理方法
5.2.1 三维模型去噪
三维模型噪声去除的技术要求：
a） 应根据三维模型噪声源选择不同算法进行噪声去除；
b） 经过噪声去除后宜保留原始模型细节，并使模型更为平滑。
5.2.2 三维模型补洞
三维模型补洞的技术要求：
a） 应根据三维模型孔洞类型选择不同算法进行补洞；
b） 经过补洞后宜恢复原始文物细节。
5.2.3 三维模型简化
三维模型简化的主要功能包括：
a） 应对面片数过多的模型作网格简化处理；
b） 应支持各种类型的模型简化，并且尽可能不对原始模型细节做改变。
6 矢量化处理
三维模型线稿的矢量化处理宜符合以下技术要求：
a) 宜提供多种线稿生成方法，满足不同模型需要；
b) 宜提供实时渲染功能，方便用户的视图选择；
c) 宜提供参数调整功能，方便对不同模型做出调整；
d) 应避免歧义，使曲线拼接处自然流畅；
e) 应支持在路径曲线中创建填色区域，填色模型为纯色、线性和径向；
f) 曲线宜置于图案线条的中心位置；
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g) 可以描述重要边缘的流向，重要的边缘必须要维持它原本的方向；
h) 邻近的向量应平滑(避免邻近的向量方向相差太多)，除非是角落；
i) 交互响应时间≤ 100ms。
7 矢量化评价
三维模型线稿的矢量化结果评价应按照以下要求进行评价：
a) 应符合精确性要求，反映矢量化过程中保留原图信息的能力，精确性为50%至80%；
b) 应注重矢量化评价指标中的连续性，反映矢量化过程中对区域边界的拟合情况；
c) 应注重矢量化评价指标中的简单性，反映矢量图组成元素的情况；
d) 应基于视觉感知对矢量图进行排序。根据精确性、连续性、简单性得到三个视觉感知的
量化值，可以从每一个维度进行筛选。
具体矢量化评价要求请参见《二维图像矢量化技术要求》。
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