基于Voronoi極點(diǎn)的點(diǎn)云特征顯著性檢測(cè)算法研究.pdf

1、隨著三維數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展，快速、精確地采集實(shí)物表面的點(diǎn)云信息已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)，這極大的推動(dòng)了逆向工程的研究。點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特征檢測(cè)作為逆向工程的關(guān)鍵問(wèn)題，一直是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。近年來(lái)由于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展，其相關(guān)的視覺(jué)理論也被引入到三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特征檢測(cè)領(lǐng)域的研究中。相較與傳統(tǒng)特征檢測(cè)只關(guān)注于點(diǎn)云的客觀局部幾何特征，基于視覺(jué)顯著度的特征檢測(cè)算法進(jìn)一步研究了點(diǎn)云數(shù)據(jù)通過(guò)視覺(jué)系統(tǒng)后所呈現(xiàn)出來(lái)的特征屬性。本文以此作為研究框架，主要的研究?jī)?nèi)容

2、和成果包括：
　　1)總結(jié)了目前基于點(diǎn)云的Voronoi圖的局部特征檢測(cè)算法，通過(guò)分析Voronoi內(nèi)外極點(diǎn)到采樣點(diǎn)的距離比值與點(diǎn)云局部特征之間的幾何對(duì)應(yīng)關(guān)系，提出一種基于Voronoi極點(diǎn)的特征檢測(cè)算法。該算法對(duì)噪聲具有較好的魯棒性，此外還能夠?qū)ξ矬w尖銳邊緣的特征進(jìn)行有效地提取。
　　2)利用上述基于Voronoi極點(diǎn)計(jì)算得到的特征量化參數(shù)，結(jié)合多尺度的金字塔計(jì)算模型，研究了不同尺度下生成的特征顯著度檢測(cè)效果。此外，為了增

3、強(qiáng)顯著度區(qū)域和非顯著度區(qū)域之間的差別，對(duì)不同尺度下得到的顯著圖采用非線性放大操作，并將不同尺度下的顯著度進(jìn)行卷積，得到點(diǎn)云最終的視覺(jué)顯著測(cè)度值。顯著測(cè)度的結(jié)果符合人類視覺(jué)的特性。
　　3)利用特征顯著度參數(shù)對(duì)二次誤差矩陣加權(quán)，研究了基于Voronoi極點(diǎn)的特征顯著度在網(wǎng)格簡(jiǎn)化中的應(yīng)用。通過(guò)對(duì)常用模型簡(jiǎn)化結(jié)果的分析，以及與常用的網(wǎng)格簡(jiǎn)化算法的量化結(jié)果和視覺(jué)效果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了本文算法在網(wǎng)格簡(jiǎn)化應(yīng)用中的有效性和實(shí)用性。
　　本文