Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2014-12-15

Journal: 计算机辅助设计与图形学学报

Included Journals: Scopus、CSCD、ISTIC、PKU、EI

Volume: 26

Issue: 12

Page Number: 2142-2148

ISSN: 1003-9775

Key Words: 热核信号;3D图形;稠密匹配;特征点;最远点采样法;概率中的熵

Abstract: 3D图形稠密匹配是计算机视觉领域中的一个重要课题.为解决图形匹配中如何提高对拓扑噪声的鲁棒性和效率这2个基本问题,提出一种基于热核信号的3D图形分层匹配方法.首先利用热核信号函数检测特征点,并采用局部融合策略和最远点采样法适当去除冗余点和添加一些“辅助点”,实现特征点优化;然后在这些特征点集上构造热核信号描述子,并利用熵将特征点按显著性排序作初始层匹配,再通过特征点各层邻域的局部匹配最终实现3D图形由粗到细的稠密匹配.在TOSCA数据库上进行数值实验,并将文中方法与已有的经典方法进行比较的结果表明,该方法在一定程度上克服了拓扑噪声的影响,并且运算效率较高,更适应于实际应用.