马尔可夫随机场在散乱点云全局特征提取中的应用

"基于马尔可夫随机场的散乱点云全局特征提取" 本文是一篇研究论文，主要探讨了如何利用马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）理论来从散乱点云数据中提取全局特征。散乱点云是由激光扫描等技术获取的三维空间点集合，通常用于重建物体表面或场景分析。在点云处理中，特征提取是关键步骤，它有助于识别和理解点云中的关键结构。 作者提出了一个新方法，首先通过对散乱点的曲率进行估计，并设定阈值来初始化点的标签。这个过程用于识别点云中的稳定点，即那些具有显著几何属性的点。这些稳定点被记录在一个数组中。随后，对于未稳定的点，作者将优化其标签的问题转换为MRF的标号能量函数问题。通过应用贝叶斯估计，计算后验概率分布函数，并在MAP-MRF框架下进行归约，以最小化能量函数。这种方法旨在找到最能代表点云数据局部和全局结构的标签组合。 最后，采用图割法中的α-expansion算法，该算法在调整点标签时考虑了能量变化。通过比较不同标签集的相对能量，可以确定不稳定点的最优标签集。将这些最优标签与之前确定的稳定点标签结合，就可以依据点的标签信息提取出特征点。 实验结果显示，该方法简便、高效，不需要人工调整参数，能自适应地根据全局能量变化提取特征。这一特性使得该方法在实际应用中更具优势，能够提供令人满意的特征提取结果。 关键词：散乱点云、特征提取、马尔可夫随机场、图割法、α-expansion算法 引用格式：张靖, 周明全, 张雨禾, 耿国华. 基于马尔科夫随机场的散乱点云全局特征提取. 自动化学报, 2016, 42(7): 1090−1099. DOI: 10.16383/j.aas.2016.c150627 该研究为散乱点云处理提供了新的视角，尤其是在自动化和计算机视觉领域，对于提高点云数据的分析效率和精度具有重要意义。通过引入MRF模型，不仅能有效提取点云的特征，还能够减少对人工干预的依赖，为未来点云处理技术的发展奠定了基础。