建立點(diǎn)云序列之間點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系是三維計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域中一個(gè)基礎(chǔ)而關(guān)鍵的問(wèn)題,在三維重建、目標(biāo)識(shí)別與跟蹤、地圖構(gòu)建與定位、物體抓取等方面均有著廣泛的應(yīng)用,是目前研究領(lǐng)域關(guān)注和研究的熱點(diǎn)。這種對(duì)應(yīng)關(guān)系的建立主要依賴對(duì)點(diǎn)云局部局部區(qū)域進(jìn)行特征描述與特征匹配。點(diǎn)云局部特征描述的目標(biāo)在于利用特征向量來(lái)表征隱含在局部曲面內(nèi)的幾何與空間信息,特征匹配旨在通過(guò)度量?jī)山M點(diǎn)云特征集中任意兩個(gè)特征之間的相似性確定初始對(duì)應(yīng)關(guān)系并篩選出正確的匹配子集。但是,實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中經(jīng)常帶有噪聲、數(shù)據(jù)分辨率變化、遮擋和嘈雜等干擾,將使點(diǎn)云局部特征描述和匹配性能顯著退化。為了有效解決上述問(wèn)題,本文提出了如下方法:首先,針對(duì)在噪聲、數(shù)據(jù)分辨率變化、遮擋和嘈雜情況下的穩(wěn)定特征描述問(wèn)題,本文提出了基于正交投影（triple orthogonal local depth images,TOLDI）的點(diǎn)云局部描述子。為了達(dá)到旋轉(zhuǎn)不變性和對(duì)局部空間信息的充分解碼,本文提出利用法向量和加權(quán)投影向量為點(diǎn)云局部曲面計(jì)算局部參考坐標(biāo)系,該局部坐標(biāo)系具有可重復(fù)性高、泛化性強(qiáng)的特點(diǎn)�；谠摼植繀⒖甲鴺�(biāo)系,本文提出一種新的形狀特征表達(dá)方式,... 

【文章來(lái)源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：156 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 引言
    1.2 課題的研究意義
    1.3 點(diǎn)云局部特征描述研究現(xiàn)狀
    1.4 特征匹配研究現(xiàn)狀
    1.5 點(diǎn)云配準(zhǔn)研究現(xiàn)狀
    1.6 主要研究?jī)?nèi)容
    1.7 課題來(lái)源及行文安排
2 基于正交投影的點(diǎn)云局部特征描述(TOLDI)
    2.1 引言
    2.2 正交投影特征描述
    2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    2.4 本章小結(jié)
3 基于旋轉(zhuǎn)輪廓的點(diǎn)云局部浮點(diǎn)型和二值化特征描述(RCS)
    3.1 引言
    3.2 旋轉(zhuǎn)輪廓特征(RCS)
    3.3 RCS的二值化變種
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云局部特征融合
    4.1 引言
    4.2 基于NN的特征融合方法
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
5 基于旋轉(zhuǎn)輪廓(RCS)特征和匹配投票的點(diǎn)云配準(zhǔn)重建算法
    5.1 引言
    5.2 兩兩配準(zhǔn)算法
    5.3 多目配準(zhǔn)算法
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.5 本章小結(jié)
6 非合作目標(biāo)位姿估計(jì)與三維重建
    6.1 引言
    6.2 非合作目標(biāo)位姿估計(jì)
    6.3 非合作目標(biāo)三維重建
    6.4 集成系統(tǒng)軟件
    6.5 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 主要研究?jī)?nèi)容
    7.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    7.3 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的科研成果
附錄B 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文、發(fā)明專利與學(xué)位論文的關(guān)系
附錄C 作者在博士期間主要參與的課題



本文編號(hào)：3166557