[發明專利]三維局部特征描述子獲取方法與特征描述子的匹配方法

有效

• 申請號: 202010105799.6
• 申請日: 2020-02-19
• 公開（公告）號: CN111275829B
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 張雨禾;李純輝;郭寶;郭忱昊;王麗清
• 申請（專利權）人: 西北大學
• 主分類號: G06T19/20
• 分類號: G06T19/20
• 代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所 61216
• 代理人: 史玫

本發明公開了一種三維局部特征描述子獲取方法與特征描述子的匹配方法，屬于計算機圖形圖像處理領域。該方法首先以特征點為中心，構建一個能覆蓋特征點局部三維空間的立方體，然后在不同的維度對立方體進行等分，生成N*N*N個局部小立方體，該N*N*N個局部小立方體則構成了特征點的立方體支撐區域，用來刻畫特征點局部三維空間中點的分布；最后，利用核密度估計，計算每個局部小立方體的核密度，該N*N*N個小立方體的核密度值，構成了該特征點的描述子。本發明提出的特征描述子獲取方法與特征描述子的匹配方法，簡單易實現，且針對平滑特征和尖銳特征均具有較好的效果，并具有對旋轉、平移、高斯噪聲及點的非均勻采樣均魯棒的優點。

技術領域

本發明屬于計算機圖形圖像處理技術領域，涉及一種三維局部特征描述子獲取方法與特征描述子的匹配方法。

背景技術

由于諸多點云處理技術都將通過特征描述子獲得的點對點對應關系用作輸入數據，因此，三維特征描述子是點云模型處理的核心技術和關鍵問題，也是點云模型處理中的基本表征結構，在三維對象檢索[1]、三維對象識別[2]、和三維模型配準[3]中具有重要應用。

三維描述子通常對特征點的局部曲面進行編碼，以便有效辨別不同的特征點。現有三維特征描述子編碼的信息主要包含兩大類，一類信息涉及局部表面的形狀信息，包括點的空間分布信息和幾何屬性。另一類則同時包含了局部曲面的顏色信息和形狀信息。

目前，針對三維特征描述子的設計和構建，諸多學者開展了大量的研究工作。根據所處理對象的不同，可將現有三維特征描述子構建方法分為兩大類：

一類是直接對點云進行處理，對局部三維曲面進行編碼的基于直方圖的三維特征描述子；

另一類則是通過將三維曲面向二維平面做投影得到二維圖像，并對二維圖像進行編碼的三維特征描述子。

基于直方圖的方法性能不可避免地會受限于直方圖，例如不易處理三維及更高維數據，且直方圖易產生維度災難等問題。另外，三維曲面向二維平面做投影的方法，需要對三維曲面進行連續旋轉得到不同視角下的三維曲面，產生旋轉和投影雙重冗余計算的同時，仍不可避免三維曲面向二維平面投影過程中導致的信息丟失問題。

參考文獻：

[1]A.Bronstein,S.Italiana,L.Guibas,Shape google:geometric words andexpressions for invariant shape retrieval 30(1)(2011)1-20.

[2]Y.J.L.M.Bennamoun,M.Hayat,Y.Guo,An efficient 3d facerecognitionapproach using local geometrical signatures,Pattern Recognition 47(2)(2014)509-524.

[3]Y.He,B.Liang,J.Yang,S.Li,J.He,An iterative closest pointsalgorithm for registration of 3d laser scanner point clouds with geometricfeatures,Sensors 17(8)(2017)1862.

發明內容

針對上述現有技術中存在的問題，本發明的目的在于，提供一種三維局部特征描述子獲取方法及特征描述子的匹配方法，解決現有基于直方圖描述子處理三維數據的技術短板，同時避免將不同視角下的三維曲面映射到二維平面所產生的冗余計算，針對平滑特征和尖銳特征均具有較好的效果。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

本發明提供的三維局部特征描述子獲取方法包括以下步驟：

步驟一，構建點云模型上任一特征點p的局部三維坐標系；