本文關(guān)鍵詞：基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的散亂點(diǎn)云全局特征提取　出處：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》2016年07期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了精確提取點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的特征信息,針對(duì)激光掃描獲取的三維散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù),提出一種基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)(Markov random field,MRF)的散亂點(diǎn)云特征提取方法.首先,根據(jù)散亂點(diǎn)的曲率估計(jì)及閾值初始化點(diǎn)標(biāo)號(hào)并判定穩(wěn)定點(diǎn),將穩(wěn)定點(diǎn)標(biāo)記存儲(chǔ)在數(shù)組中;然后,將優(yōu)化不穩(wěn)定點(diǎn)的標(biāo)號(hào)問題轉(zhuǎn)化為隨機(jī)場(chǎng)標(biāo)號(hào)的能量函數(shù)問題,引用貝葉斯估計(jì)求后驗(yàn)概率分布函數(shù)及MAP-MRF(Maximum a posteriori-Markov random field)框架歸約得到目標(biāo)函數(shù);最后,根據(jù)圖割法α-expansion算法,利用標(biāo)號(hào)調(diào)整過程中標(biāo)號(hào)集相對(duì)能量變化得到不穩(wěn)定點(diǎn)的最優(yōu)標(biāo)號(hào)集,將其與存儲(chǔ)穩(wěn)定點(diǎn)的數(shù)組綜合,根據(jù)點(diǎn)標(biāo)號(hào)提取特征點(diǎn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法簡(jiǎn)單、高效、無需人工調(diào)參,能夠依據(jù)全局能量的變化自適應(yīng)提取特征,特征提取結(jié)果令人滿意.
[Abstract]:In order to accurately extract the feature information of point cloud data, the 3D laser scanning point cloud data acquisition, based on Markov random field (Markov random, field, MRF) from scattered point cloud feature method. Firstly, based on curvature estimation and threshold value of the scattered point initialization point labels and determine the stability of point, will stable point mark stored in the array; then, the optimization is not stable transformation point of the labeling problem with the energy function of airport label, citing Bayesian estimation of probability distribution function and MAP-MRF (Maximum a posteriori-Markov random and field) frame reduction objective function is obtained; finally, according to the graph cut method is a -expansion algorithm, using the label in the process of adjusting the label set relative to the optimal energy change label unstable points set, and the storage stability of the array, according to the labeling feature point extraction experiments. The results show that the method is simple and efficient, without artificial parameters, and can extract features adaptively according to the changes of global energy, and the result of feature extraction is satisfactory.

【作者單位】： 西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;北京師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61373117,61305032) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20136101110019) 陜西省教育廳科研專項(xiàng)(2013JK1180)資助~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】：

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本文編號(hào)：1403863