基于散乱点云的多尺度特征点提取算法

发布时间：2018-07-12 09:11

  本文选题：散乱点云 + 尺度空间　； 参考：《计算机工程与设计》2016年12期

【摘要】：针对物体的尺度不变性特征以及传统算法对噪声敏感等问题,本文提出一种基于散乱点云的多尺度特征提取算法。通过改变局部邻域的大小,构造尺度空间,进行多尺度分析,在不同的尺度下,通过对局部邻域的协方差分析,计算曲面变化值,找到具有尺度不变性的特征点;引入基于形状索引值的点签名方法,增强对噪声的鲁棒性。
[Abstract]:In this paper, a multi-scale feature extraction algorithm based on scattered point clouds is proposed to solve the problem of scale invariance of objects and the sensitivity of traditional algorithms to noise. By changing the size of the local neighborhood and constructing the scale space, the multi-scale analysis is carried out. At different scales, through the covariance analysis of the local neighborhood, the change value of the surface is calculated, and the scale-invariant feature points are found. The point signature method based on shape index value is introduced to enhance the robustness to noise.
【作者单位】： 中北大学计算机与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61379080) 山西省自然科学基金项目(2014011018-3) 国家科技支撑计划基金项目(2013BAH45F02)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2116668