基于3D点云协方差描述符的对象分类与点云分割技术研究
发布时间：2021-08-11 19:07
移动机器人最主要的功能之一就是能够实时感知其周围环境,及时处理来自周围环境的信息。相对于简单的平面图像,3D点云数据不仅包含物体的颜色信息,而且包含更多的几何信息。基于协方差描述符的图像识别方法已经发展了几十年,但是如何将协方差描述符有效应用到3D点云对象识别与分类中却是近几年才兴起的研究热点。本文从实际出发,分别研究了局部描述符和全局描述符在3D点云中对象识别与分类中的应用,并对点云匹配过程中的误匹配校正算法进行了研究。同时针对点云的不均匀、无序、稀疏等特点,本文提出了一种基于拓扑结构不变性的3D点云分割方法。本文的主要的创新研究成果如下:（1）针对一般描述符维度大、对噪声敏感、匹配运算时间长等问题,结合3D点云提出了一种新的局部协方差描述符,并结合点云协方差特征描述符的特点,提出了相应的误匹配校正算法,有效的减少了描述符匹配过程中误匹配的数量,从而提高了对象识别的精确度和鲁棒性。（2）结合全局描述符处理速度快的特点,从3D点云的颜色、深度、形状、大小以及其他不同方面的几何信息提取特征描述符,并对其进行串行融合,生成不同组合的全局特征描述符。通过实体和类别两种不同方式的分类实验,验证...
【文章来源】：华东交通大学江西省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 国内外研究概况
1.2.1 3D点云协方差的研究概况
1.2.2 3D点云分割的研究概况
1.3 论文主要工作及结构安排
第二章 3D点云及其协方差描述符的理论基础
2.1 3D点云
2.1.1 3D点云的基本概念
2.1.2 深度图像转为点云的基本原理
2.2 协方差描述符
2.2.1 协方差基本概念
2.2.2 描述符之间的相似度衡量
2.3 协方差描述符的分类
2.3.1 K近邻(KNN)算法
2.3.2 支持向量机(SVMs)
2.3.3 基于字典学习的协方差分类
2.4 本章小结
第三章 3D点云的协方差描述符及其误匹配校正算法
3.1 基于局部特征的描述符
3.2 常见的局部描述符
3.2.1 FPFH描述符
3.2.2 SHOT描述符
3.2.3 自旋图
3.3 协方差描述符
3.3.1 协方差描述符性能描述
3.3.2 特征描述符
3.4 误匹配校正算法的研究
3.4.1 多个尺度的协方差描述符
3.4.2 基于CCA的误匹配剔除算法
3.5 实验结果和分析
3.5.1 实验过程
3.5.2 结果及分析
3.6 本章小结
第四章 基于3D点云全局特征描述符的对象分类
4.1 全局特征描述符
4.1.1 特征描述
4.1.2 特征组合
4.2 实验准备及过程
4.2.1 数据集
4.2.2 实验过程
4.3 实验结果及分析
4.3.1 实体分类
4.3.2 类别分类
4.3.3 误差分析
4.4 本章小结
第五章 基于拓扑结构不变性的3D点云分割算法
5.1 拓扑结构
5.1.1 拓扑空间
5.1.2 从简单到复杂的拓扑结构
5.1.3 同调
5.2 基于拓扑不变性的分割算法
5.2.1 特征一致性标准
5.2.2 构造输入空间Vietoris-Rips复形
5.2.3 持续同调的计算
5.3 实验结果及分析
5.3.1 实验过程
5.3.2 结果及分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 本文的主要工作
6.2 工作展望
参考文献
个人简历 在读期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]分层结构直方图及其应用[J]. 余旺盛,李卫华,侯志强. 电子学报. 2017(11)
[2]铁路场景三维点云分割与分类识别算法[J]. 郭保青,余祖俊,张楠,朱力强,高晨光. 仪器仪表学报. 2017(09)
[3]三维点云数据分割原理及应用[J]. 师域轩,褚智威. 科技资讯. 2017(24)
[4]基于OpenCL的点云分割方法[J]. 范昱伶,王美丽,何东健. 计算机工程与应用. 2018(01)
[5]特征联合和旋转不变空间分割联合的局部图像描述符[J]. 许允喜,陈方. 自动化学报. 2016(04)
[6]基于典型相关分析方法的尺度不变特征变换误匹配剔除[J]. 赵伟,田铮,杨丽娟,延伟东,温金环. 计算机应用. 2015(11)
[7]局部图像描述符最新研究进展[J]. 许允喜,陈方. 中国图象图形学报. 2015(09)
[8]一种新的点云平面混合分割方法[J]. 闫利,谢洪,胡晓斌,鲍秀武. 武汉大学学报(信息科学版). 2013(05)
[9]二值图像轮廓局部描述和检索方法[J]. 杨晓东,吴玲达,谢毓湘,杨征,周文. 计算机应用. 2010(01)
[10]散乱噪声点云的数据分割[J]. 吴世雄,王成勇. 机械工程学报. 2007(02)
本文编号：3336723
【文章来源】：华东交通大学江西省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 国内外研究概况
1.2.1 3D点云协方差的研究概况
1.2.2 3D点云分割的研究概况
1.3 论文主要工作及结构安排
第二章 3D点云及其协方差描述符的理论基础
2.1 3D点云
2.1.1 3D点云的基本概念
2.1.2 深度图像转为点云的基本原理
2.2 协方差描述符
2.2.1 协方差基本概念
2.2.2 描述符之间的相似度衡量
2.3 协方差描述符的分类
2.3.1 K近邻(KNN)算法
2.3.2 支持向量机(SVMs)
2.3.3 基于字典学习的协方差分类
2.4 本章小结
第三章 3D点云的协方差描述符及其误匹配校正算法
3.1 基于局部特征的描述符
3.2 常见的局部描述符
3.2.1 FPFH描述符
3.2.2 SHOT描述符
3.2.3 自旋图
3.3 协方差描述符
3.3.1 协方差描述符性能描述
3.3.2 特征描述符
3.4 误匹配校正算法的研究
3.4.1 多个尺度的协方差描述符
3.4.2 基于CCA的误匹配剔除算法
3.5 实验结果和分析
3.5.1 实验过程
3.5.2 结果及分析
3.6 本章小结
第四章 基于3D点云全局特征描述符的对象分类
4.1 全局特征描述符
4.1.1 特征描述
4.1.2 特征组合
4.2 实验准备及过程
4.2.1 数据集
4.2.2 实验过程
4.3 实验结果及分析
4.3.1 实体分类
4.3.2 类别分类
4.3.3 误差分析
4.4 本章小结
第五章 基于拓扑结构不变性的3D点云分割算法
5.1 拓扑结构
5.1.1 拓扑空间
5.1.2 从简单到复杂的拓扑结构
5.1.3 同调
5.2 基于拓扑不变性的分割算法
5.2.1 特征一致性标准
5.2.2 构造输入空间Vietoris-Rips复形
5.2.3 持续同调的计算
5.3 实验结果及分析
5.3.1 实验过程
5.3.2 结果及分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 本文的主要工作
6.2 工作展望
参考文献
个人简历 在读期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]分层结构直方图及其应用[J]. 余旺盛,李卫华,侯志强. 电子学报. 2017(11)
[2]铁路场景三维点云分割与分类识别算法[J]. 郭保青,余祖俊,张楠,朱力强,高晨光. 仪器仪表学报. 2017(09)
[3]三维点云数据分割原理及应用[J]. 师域轩,褚智威. 科技资讯. 2017(24)
[4]基于OpenCL的点云分割方法[J]. 范昱伶,王美丽,何东健. 计算机工程与应用. 2018(01)
[5]特征联合和旋转不变空间分割联合的局部图像描述符[J]. 许允喜,陈方. 自动化学报. 2016(04)
[6]基于典型相关分析方法的尺度不变特征变换误匹配剔除[J]. 赵伟,田铮,杨丽娟,延伟东,温金环. 计算机应用. 2015(11)
[7]局部图像描述符最新研究进展[J]. 许允喜,陈方. 中国图象图形学报. 2015(09)
[8]一种新的点云平面混合分割方法[J]. 闫利,谢洪,胡晓斌,鲍秀武. 武汉大学学报(信息科学版). 2013(05)
[9]二值图像轮廓局部描述和检索方法[J]. 杨晓东,吴玲达,谢毓湘,杨征,周文. 计算机应用. 2010(01)
[10]散乱噪声点云的数据分割[J]. 吴世雄,王成勇. 机械工程学报. 2007(02)
本文编号：3336723
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