离散Morse理论驱动的散乱点云特征自适应提取

本文主要探讨了基于离散Morse理论的散乱点云特征提取方法，针对当前点云特征提取算法存在的问题，如全局统一的特征度量阈值导致的特征误判、漏判以及对参数调整的依赖，提出了一种创新的自适应特征提取策略。首先，该算法采用局部邻域的协方差分析来计算每个数据点的特征度量，从而识别出潜在的特征点。这种方法考虑到了数据点的局部特性，提高了特征提取的精度。 接着，作者引入了局部特征检测算子，即计算潜在特征点与其邻域点在主方向上的夹角平均值，以此来衡量点的离散梯度。通过这个算子，可以更好地捕捉点云中点的局部变化趋势，从而更准确地定位特征点。 进一步，该算法构建了每个潜在特征点的局部Voronoi图，这是一种空间分割结构，用于描绘点云中各点之间的邻接关系。通过线性插值法，算法计算离散点所在泰森多边形的所有顶点梯度，进而构建离散梯度向量域。在这个向量域中，梯度极值点被识别为特征点，这有助于区分具有显著形状或边缘的点。 为了增强算法的鲁棒性和抗噪性能，作者将离散梯度计算扩展到多尺度处理，通过调整邻域大小作为离散尺度参数，可以在不同尺度上对每个点进行特征检测。这种多尺度分析方法能够在有效提取尖锐特征的同时，减少因噪声干扰导致的误判，保持对平滑特征的保留能力。 实验结果显示，该方法表现出良好的性能。即使在噪声水平较高的情况下（如0.05 dB），虽然个别特征点可能会被噪声掩盖，但整体上仍能有效提取显著特征，结果令人满意。因此，基于离散Morse理论的散乱点云特征提取算法为机器视觉中的点云处理提供了一种高效且自适应的解决方案，特别是在处理复杂场景和高噪声环境时。