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《基于點云的谷脊線特征提取算法研究》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、基于點云的谷脊線特征提取算法研究基于點云的谷脊線特征提取算法研究龐旭芳?宋展摘?要提出一種基于多步逼近策略的點云特征提取算法:首先根據(jù)每個點的局部最小二乘擬合曲面多項式計算每個點的主曲率,并用絕對值較大的主曲率標(biāo)識出谷脊?jié)撛谔卣鼽c;然后通過將特征點投影到離其最近的潛在特征線上得到增強的特征點;再對增強后的特征點進行平滑,選擇合適的平滑點生成特征折線;最后再對特征線進行進一步的擾動濾除等操作得到光滑的谷脊線。實驗結(jié)果表明,本文算法穩(wěn)定、抗噪性強、能滿足多分辨率的特征提取要求。關(guān)鍵詞點云模型;谷脊特征提??;特征增強;谷;脊;最小二乘1?引言提取模型的谷脊
2、線在幾何分析、曲面重建與編曲率梯度。然后計算每條網(wǎng)格邊兩端點的最大/最小輯、數(shù)據(jù)分塊、以及人臉識別等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,主曲率方向并跟蹤檢測出所有的谷脊特征網(wǎng)格點。也為幾何特征提取與增強的研究提供了重要途徑。幾何造型領(lǐng)域已對三角網(wǎng)格模型與點集模型的特征提取進行了較深入的研究。本文將特征提取算[1]法分為三類:1)基于法向偏差的方法,如Demarsin(a)(b)(c)(d)(e)用主元分析法(PrincipalComponentAnalysis,PCA)計算點的法向,通過鄰點間法向變化的大小圖1本文特征提取方法的流程圖:(a)原始的點集;(b)潛在特
3、征點;(c)增強后的潛在特征點;(d)平滑后的特征來檢測并提取出特征點。2)基于協(xié)方差分析的方點;(e)最后得到的光滑特征線[2]法,如Pauly等提出首先用基于局部鄰域的協(xié)方差分析方法標(biāo)記出潛在的特征點,再通過變換鄰域2算法梗概的半徑,多尺度地處理含有噪聲的模型;Gumhold問題描述:對于給定的一個不含有法向信息和任[3]等使用黎曼圖建立局部鄰域點之間的連接關(guān)系,何連接信息的點云模型,同時用協(xié)方差分析方法為每個點計算一個用于標(biāo)記本文算法基于多步逼近策略,通過以下四個步驟提其為潛在棱點、邊點、以及角點的權(quán)重。文[2]和文取模型P的谷脊線,如圖1(b
4、-e)。[3]都通過建立最小生成樹連接標(biāo)記的潛在特征點,并使用曲線來逼近尖銳特征。上述兩類方法對模型1)計算點的主曲率,提取潛在的谷脊特征點:用移動[8]的質(zhì)量要求較高,在處理稀疏模型時的穩(wěn)定性有待最小二乘法(MovingLeastSquares,MLS)擬提高,同時協(xié)方差分析方法對模型微分性質(zhì)的敏感合一點鄰域得到局部曲面擬合多項式,然后計算度是有限的,無法提取細(xì)小的特征。3)基于投影映該點的主曲率。根據(jù)每個點絕對值較大的主曲率射的方法,如Daniels[4]用基于最小平方中值(Least值和符號分別將谷脊特征點標(biāo)識出來,然后分別MedianofSq
5、uares,LMS)和前向搜索法的魯棒移對兩個特征點集執(zhí)行以下步驟。動最小二乘法(RobustMovingLeastSquares,2)增強潛在谷脊特征點:將潛在特征點投影到其鄰域RMLS)[5]在每個點的鄰域內(nèi)進行曲面擬合,得到內(nèi)離其最近的潛在特征線上,投影點即為增強的該鄰域內(nèi)的一系列擬合曲面,然后將該點投影到距特征點。其最近的曲面交線上,從而得到增強的特征點。該3)平滑谷脊特征點:通過相關(guān)系數(shù)分析方法為每個特征算法魯棒性強,但時間代價較高。文[6]針對三角點自適應(yīng)地選擇鄰域半徑,然后用PCA方法找出主網(wǎng)格模型提出一種谷脊線提取算法,該算法使用緊軸
6、,并將該點投影到主軸上得到平滑的特征點。支徑向函數(shù)(CompactlySupportedRadialBasis[7]Functions,CS-RBFs)擬合三角網(wǎng)格曲面,并通過4)生成谷脊特征線并對其進行優(yōu)化:根據(jù)一定的特征將網(wǎng)格點投影到CS-RBF曲面上,計算其曲率張量和折線“生長原則”生成逼近谷脊線的初始特征折33Vol.4No.7/Jul.2010線。然后分析谷脊特征折線端點的情況,修復(fù)谷個線性方程,然后用高斯消元法計算出gi的各脊線之間的裂縫,并對其進行平滑處理。個系數(shù)。(u,v)平面上任一點q在gi上的投影點為。3潛在特征點的提取求得gi的
7、表達式后,計算曲面的第一第二基本量本文算法通過點云中每個點pi絕對值較大的主曲進而求得pi點的高斯曲率、平均曲率、最大最小主曲[10]率k來識別潛在的谷脊特征點,谷點為相對待重建曲率。通過分析可知用絕對值較大的主曲率能更好i面凹的部分,其對應(yīng)的ki小于0;而脊點為相對待重地標(biāo)識出谷脊特征,如圖2所示。ki取k1,k2中絕對值建曲面凸的部分,其對應(yīng)的ki大于0。較大的曲率值。設(shè)定一個曲率閾值,當(dāng)ki小于0且時,將pi點加入谷點點集V,當(dāng)時,用移動最小二乘法擬合pi點在r半徑鄰域內(nèi)的點將pi點加入脊點點集R,如圖3所示,紅色點為脊點,得藍(lán)色點為谷點。到p
8、i點局部曲面擬合多項式gi,然后通過gi計算pi點的曲率。計算局部曲面擬合多項式分為兩步:1.尋找支撐平面,