[發明專利]一種基于幾何測度和稀疏優化的三維興趣點檢測方法有效
| 申請號: | 201610057558.2 | 申請日: | 2016-01-27 |
| 公開(公告)號: | CN105740859B | 公開(公告)日: | 2019-03-05 |
| 發明(設計)人: | 朱策;張倩;林薪雨;劉翼鵬 | 申請(專利權)人: | 電子科技大學 |
| 主分類號: | G06K9/32 | 分類號: | G06K9/32 |
| 代理公司: | 電子科技大學專利中心 51203 | 代理人: | 張楊 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 幾何 測度 稀疏 優化 三維 興趣 檢測 方法 | ||
1.一種基于幾何測度和稀疏優化的三維興趣點檢測方法,包括以下步驟:
步驟1、構建三維網格模型的尺度空間:
利用三維高斯濾波器來構建三維模型的尺度空間
Mσ(x,y,z)=M(x,y,z)*G(x,y,z,σ) (1)
其中M(x,y,z)為初始三維網格模型,Mσ(x,y,z)為該模型在其尺度空間中的表示,σ是高斯濾波器的標準差,*為卷積運算符;
步驟2、計算三維網格模型的顯著性響應圖:
對三維網格模型中的任意一點v,點v的1-環鄰域點由能與點v構成三角形的點組成,它們位于該點外側的第一層且在幾何位置關系上是直接相鄰的點,記為V1;點v的2-環鄰域點由V1中所有點的1-環鄰域點且不包括V1和v的點構成,記為V2;以上述相同的方式,得到3-環鄰域點V3和4-環鄰域點V4;
引入兩個幾何特性來計算三維網格模型的顯著性響應圖;
所述兩個幾何特性為:第一,相鄰環狀點到被測點切平面的距離;第二,被測點的法向量和其1-環鄰域點的法向量之間的最小夾角,所述環為三維網格模型中點的鄰域;
所述相鄰環狀點到被測點切平面的距離:
三維網格模型中的任意一點v所對應的切平面表示為:
nT[x-xv,y-yv,z-zv]T=0 (3)
其中n表示點v的法向量,(xv,yv,zv)表示點v的坐標;令表示第k-環鄰域點Vk到點v的切平面的調和平均距離,表示相鄰環狀點到被測點切平面的距離這個幾何特性,則
其中(xkj,ykj,zkj)為k-環鄰域點Vk中的第j個點的坐標,dkj為該點到點v切平面的距離,Wk為k-環鄰域點Vk的個數;
所述被測點的法向量和其1-環鄰域點的法向量之間的最小夾角:
同時引入另外一種幾何特性來進一步區分三維網格模型中的興趣點和邊緣,即被測點的法向量和其1-環鄰域點的法向量之間的最小夾角,可表示為:
其中nf表示1-環鄰域點中任意一個點的法向量;
基于以上兩種幾何特性,定義檢測三維興趣點的顯著性響應函數來評估每個點的顯著性響應程度,三維網格模型表面每個點的顯著性響應值共同構成了該模型的顯著性響應圖;采用在不同尺度下的顯著性響應值的乘積作為一個點的最終顯著性響應值ρ,提高真正三維興趣點的顯著性響應值并且抑制偽三維興趣點的顯著性響應值;對三維網格模型中的任意一點而言,其最終的顯著性響應值ρ(j)定義為:
其中ρi(j),i=0,1,2,...,6,j=1,2,...,N為三維網格模型Mσ(x,y,z),σ={0,ε,2ε,3ε,4ε,5ε,6ε}中任一點的顯著性響應值,σ=0表示為初始三維網格模型;N表示三維網格模型Mσ(x,y,z)中點的個數,和θi(j)分別通過公式(4)和(7)進行計算,表示的集合,θi表示θi(j),j=1,2,...N的集合;
步驟3、根據顯著性響應圖選取三維興趣點候選集:
通過步驟2的方法獲得三維網格模型的最終顯著性響應圖后,選擇顯著性響應圖中的具有局部最大值的點作為三維興趣點候選集;對于三維網格模型中的每一個點而言,比較該點和其周圍k-環鄰域點Vk,k=1,2,3,4的顯著性響應值并且選擇最大的一個點作為候選興趣點;
步驟4、稀疏優化三維興趣點候選集:
采用基于l0范數的稀疏優化方法來精煉興趣點候選集,剔除興趣點候選集中顯著性響應值小于設定閾值的點;
首先對興趣點候選集做以下映射:
其中S表示候選集中興趣點的個數;令ρ表示ρ(j),j=1,2,...,S的集合,首先對ρ歸一化,然后通過如下目標函數對其進行稀疏優化:
ρopt=ρ·x是ρ和x的Hadamard積,x是與ρ具有相同維度的向量且其中元素的值為離散值,取0或者1;xj=0表示興趣點候選集中的第j個候選點的ρ值小于設定閾值的點,反之亦然;最后選取ρopt中值大于0所對應的點作為最終的三維興趣點。
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