點云局部特征描述與三維目標(biāo)重建識別技術(shù)研究.pdf

1、模型重建與目標(biāo)識別作為計算機(jī)視覺的重要研究方向，可廣泛應(yīng)用于智能監(jiān)控、自動機(jī)器人、遙感分析以及導(dǎo)航制導(dǎo)等領(lǐng)域。相對于傳統(tǒng)的二維圖像，三維點云具有能獲得目標(biāo)場景幾何/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。得益于近年來點云獲取技術(shù)的快速發(fā)展以及計算能力的不斷提高，針對點云的研究成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域新的熱點。而基于點云的三維模型重建與目標(biāo)識別，依然是一個具有重要研究價值且富有挑戰(zhàn)性的問題。鑒于此，本文圍繞上述任務(wù)深入

2、開展理論和技術(shù)研究，在點云局部特征描述、三維模型重建以及三維目標(biāo)識別方面取得了如下進(jìn)展。
　　在點云局部特征描述方面，首先提出了一種全新的點云局部特征描述算法框架，并依據(jù)該算法框架設(shè)計了旋轉(zhuǎn)投影統(tǒng)計量（RoPS）和自旋圖三元組（TriSI）兩種點云局部特征描述子，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)計了一個完整的點云局部特征描述子基準(zhǔn)評估體系，對多個主流局部特征描述子進(jìn)行了綜合測試，得到了一系列具有參考價值的結(jié)論。<

3、br>　　在三維模型重建方面，分別提出了基于RoPS特征匹配的成對點云配準(zhǔn)算法和基于形狀生長的多視點云配準(zhǔn)算法，并設(shè)計了一個完整的三維模型重建系統(tǒng)。該系統(tǒng)的特色在于可同時實現(xiàn)對多物體混合多視點云的高精度配準(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)不同分辨率的點云數(shù)據(jù)，且不依賴于任何人工干預(yù)及先驗知識。
　　在三維目標(biāo)識別方面，首先針對遮擋和背景干擾下的目標(biāo)識別問題，提出了基于模型庫的層次化三維目標(biāo)識別算法。該