基于轮廓曲线和特征区域的秦俑碎块匹配算法

为了提高秦俑碎块匹配的精度和速度,提出了基于轮廓曲线和特征区域的碎块匹配算法.提取碎块的断裂面及其轮廓曲线,并将轮廓曲线进行分段,再采用最长公共子序列算法将轮廓曲线进行匹配,以实现碎块的粗匹配;根据体积积分不变量计算碎块断裂面上所有顶点的凹凸性,并将断裂面划分为一系列或凹或凸的特征区域;计算断裂面上各个特征区域的质心,并采用改进的迭代最近点算法对质心进行匹配,以实现断裂面的细匹配.实验采用了3种匹配算法对秦俑碎块数据进行匹配,结果表明基于轮廓曲线和特征区域的匹配算法能更加精确地完成碎块断裂面的完全匹配和部分匹配,并在细匹配阶段取得了更高的迭代收敛速度.

一种有效的秦俑碎块匹配算法

针对秦俑碎块的三维网格数据模型,提出了一种基于特征轮廓线的碎块断裂面匹配算法.首先,对数据模型进行纹理贴图、去噪、补洞、简化数据模型等预处理,然后提取碎块的主轮廓线和次轮廓线,进而提取出碎块的特征轮廓线,最后根据角点对特征轮廓线进行分段,并采用计算最长公共子序列的方法对分段曲线进行匹配,完成特征轮廓线的匹配,从而实现碎块断裂面的匹配.实验结果表明,该算法是一种有效的、精确的秦俑碎块匹配方法.

尺度各异刚体碎块断裂面的匹配方法

针对厚度不可忽略的刚体碎块,提出一种尺度刚体碎块匹配方法,以解决碎块匹配中的刚体变换和尺度变换的问题.采用改进的区域生长算法对碎块的外表面进行分割,并根据曲面的粗糙程度提取碎块的断裂面;通过添加尺度矩阵、旋转角约束和动态迭代系数的方式来改进迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法,并采用该改进的ICP算法实现碎块的断裂面匹配.实验结果表明,跟ICP算法相比,改进的ICP算法不仅能够克服ICP算法不能解决的尺度变换问题,而且与尺度ICP(SICP)算法相比,可以更加精确、快速地实现碎块的断裂面匹配.

刚体碎块的断裂面匹配

目的刚体碎块匹配已经在考古、生物工程以及遥感数据处理等领域得到了较为广泛的应用,为了进一步提高碎块匹配的精度、速度和算法的抗噪性,提出一种先粗配再细配的刚体碎块匹配方法。方法首先采用基于显著性区域的碎块断裂面匹配方法实现碎块的粗匹配,然后通过加入高斯概率模型、角度约束和动态迭代系数的方式来改进迭代最近点(ICP)算法,并采用该算法来实现两个刚体碎块断裂面的细匹配,从而完成两个碎块的最终精确匹配。结果通过分别对公共碎块数据集和带有噪声的秦俑碎块数据模型的匹配实验结果表明,与ICP(iterative closest point)算法和概率迭代最近点(PICP)算法相比,提出的改进ICP算法在精度方面分别提高了约50%和15%,在速度方面分别提高了约65%和50%,是一种精度更高、速度更快、抗噪性更强的点集匹配算法。结论该方法不仅能够实现公共碎块数据集的完美匹配,而且对于秦俑这种特殊的刚体碎块也具有良好的匹配效果,会有更加广阔的应用领域和发展前景。