点云局部特征描述与匹配技术在三维视觉中的应用研究

"点云局部特征描述与匹配研究_杨佳琪.pdf" 这篇博士学位论文《点云局部特征描述与匹配研究》由杨佳琪撰写，专业方向为控制科学与工程，由曹治国教授指导。论文的核心内容聚焦于点云数据处理中的一个重要问题——局部特征描述与匹配，这是三维计算机视觉和模式识别领域的基础且关键任务，对于三维重建、目标识别与跟踪、地理信息系统中的地图构建与定位以及机器人物体抓取等应用具有重要意义。 点云局部特征描述是通过对点云数据中局部区域的分析，提取出能够表征该区域几何形状和空间结构的特征向量。这一过程旨在捕获点云表面的复杂信息，如曲率、方向、尺度和拓扑结构，以便后续的计算和比较。常见的点云局部特征描述方法有SHOT（Statistical霍特描述子）、FPFH（Fast Point Feature Histograms）和PFH（Point Feature Histograms）等，这些方法通过统计邻近点的属性差异或构建描述子空间来实现特征编码。 特征匹配则是找到两个或多个点云数据集之间对应点的过程，它基于所提取的局部特征进行相似性比较。匹配质量直接影响到点云配准的精度和鲁棒性。匹配算法通常包括特征距离度量、描述子的不变性和稳健性策略，例如使用高斯-马尔可夫随机场(GMRF)、RANSAC（随机样本一致）或其他鲁棒估计技术来处理噪声和异常值。 论文可能详细探讨了不同的特征描述方法及其优化，对比了不同匹配策略的性能，并可能提出了新的方法或改进现有技术以提高匹配的准确性和效率。此外，论文可能还包含了实验部分，通过对比实验验证了所提方法的有效性，并可能在实际应用场景中进行了测试，如机器人导航或虚拟现实中的场景匹配。 作者在论文中声明其原创性，并同意学校按照规定保留和使用论文的复印件和电子版，同时也允许论文被用于数据库检索和复制。保密选项未勾选，意味着论文内容不涉及敏感信息，可以直接公开。 总体而言，这篇论文深入研究了点云处理的关键技术，对于理解和改进三维视觉系统中的点云匹配有着重要的理论和实践价值。