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文檔簡(jiǎn)介
1、模型重建與目標(biāo)識(shí)別作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的重要研究方向,可廣泛應(yīng)用于智能監(jiān)控、自動(dòng)機(jī)器人、遙感分析以及導(dǎo)航制導(dǎo)等領(lǐng)域。相對(duì)于傳統(tǒng)的二維圖像,三維點(diǎn)云具有能獲得目標(biāo)場(chǎng)景幾何/深度信息,能更精確獲得目標(biāo)姿態(tài),且不受尺度、旋轉(zhuǎn)和光照影響等優(yōu)勢(shì)。得益于近年來(lái)點(diǎn)云獲取技術(shù)的快速發(fā)展以及計(jì)算能力的不斷提高,針對(duì)點(diǎn)云的研究成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域新的熱點(diǎn)。而基于點(diǎn)云的三維模型重建與目標(biāo)識(shí)別,依然是一個(gè)具有重要研究?jī)r(jià)值且富有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。鑒于此,本文圍繞上述任務(wù)深入
2、開(kāi)展理論和技術(shù)研究,在點(diǎn)云局部特征描述、三維模型重建以及三維目標(biāo)識(shí)別方面取得了如下進(jìn)展。
在點(diǎn)云局部特征描述方面,首先提出了一種全新的點(diǎn)云局部特征描述算法框架,并依據(jù)該算法框架設(shè)計(jì)了旋轉(zhuǎn)投影統(tǒng)計(jì)量(RoPS)和自旋圖三元組(TriSI)兩種點(diǎn)云局部特征描述子,二者在鑒別力和穩(wěn)健性方面均獲得了優(yōu)異的性能。接著設(shè)計(jì)了一個(gè)完整的點(diǎn)云局部特征描述子基準(zhǔn)評(píng)估體系,對(duì)多個(gè)主流局部特征描述子進(jìn)行了綜合測(cè)試,得到了一系列具有參考價(jià)值的結(jié)論。<
3、br> 在三維模型重建方面,分別提出了基于RoPS特征匹配的成對(duì)點(diǎn)云配準(zhǔn)算法和基于形狀生長(zhǎng)的多視點(diǎn)云配準(zhǔn)算法,并設(shè)計(jì)了一個(gè)完整的三維模型重建系統(tǒng)。該系統(tǒng)的特色在于可同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)多物體混合多視點(diǎn)云的高精度配準(zhǔn)與模型重建。該系統(tǒng)生成的三維模型具有很高的精度和完整度,能適應(yīng)不同分辨率的點(diǎn)云數(shù)據(jù),且不依賴于任何人工干預(yù)及先驗(yàn)知識(shí)。
在三維目標(biāo)識(shí)別方面,首先針對(duì)遮擋和背景干擾下的目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題,提出了基于模型庫(kù)的層次化三維目標(biāo)識(shí)別算法。該
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