本文選題：散亂點云 + 尺度空間��； 參考：《計算機工程與設計》2016年12期

【摘要】：針對物體的尺度不變性特征以及傳統(tǒng)算法對噪聲敏感等問題,本文提出一種基于散亂點云的多尺度特征提取算法。通過改變局部鄰域的大小,構造尺度空間,進行多尺度分析,在不同的尺度下,通過對局部鄰域的協(xié)方差分析,計算曲面變化值,找到具有尺度不變性的特征點;引入基于形狀索引值的點簽名方法,增強對噪聲的魯棒性。
[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.
【作者單位】： 中北大學計算機與控制工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61379080) 山西省自然科學基金項目(2014011018-3) 國家科技支撐計劃基金項目(2013BAH45F02)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2116668