扩展高斯图像聚类的缺失点云配准

针对局部缺失点云配准时精度不高和收敛过慢等问题,提出了一种基于扩展高斯图像聚类的快速点云配准算法。通过将点云映射到扩展高斯图像中进行聚类后逆映射实际点云获取待配准的子点云,进而规避局部缺失带来的干扰;此外,为提高计算效率和配准精度,采用距离-曲率描述子查询对应点对进行奇异值分解进行粗配准,并结合迭代最近点精配准算法实现点云配准过程。实验结果表明,该算法对于局部缺失点云具有较高精度(均方误差相对于结合ICP的传统算子FPFH降低了近17.9%),且相比其它算法有一定的速度优势(耗时相对于结合ICP的SHOT算子加速了近32.5%)。该算法可以有效的运用在局部缺失点云的位姿识别中,从而可以被广泛地应用于工业现场中三维物体的快速识别定位。

利用多尺度扩展高斯影像特征提取车载点云杆状道路设施的方法研究

杆状道路设施是车道级高精度地图制作、道路信息管理等应用中的重要地理信息要素,车载激光点云已成为杆状道路设施调查的重要数据源。针对模型拟合以及基于语义和特征等杆状道路设施提取方法在实际运用中的不足,提出一种基于多尺度扩展高斯影像特征的杆状道路设施提取方法。该方法利用多尺度扩展高斯影像对分割后点云对象进行特征描述,并通过与模板点云对象进行特征匹配实现典型杆状道路设施的提取。采用两份车载激光点云数据对所提出算法进行了验证。实验结果表明,路灯的平均提取正确率和平均提取完整率分别为96.13%和95.28%,交通标志牌的平均提取正确率和平均提取完整率分别为86.35%和82.48%,均实现了有效提取。

利用对称性实现三维人脸姿态的自动估计

描述了一个能够快速精确地对三维人脸姿态进行自动估计的系统,提出了利用人脸的反射对称特性自动估计三维人脸姿态的方法,通过扩展高斯图像及最小包围球来得到三维人脸对称平面,利用搜索得到的鼻尖顶点对人脸进行估计,然后对估计在规定范围内进行修正,最终得到精确的估计结果。以三维扫描仪扫描的真实人脸数据作为输入对系统进行了验证,实验表明该方法不但具有很好的精确性和鲁棒性,而且能够很好地应用到实际应用中。

多层多分辨率的扩展高斯图像的三维模型检索方法

为了解决扩展高斯图像在三维模型特征表示上的缺陷,提出了一种多层多分辨率的三维模型特征描述方法.首先用法向主成分分析法对三维模型进行姿态校正,使得三维模型具有平移、缩放、旋转的不变性,然后将三维模型映射到多个扩展高斯球面上,统计各个高斯球面网格上的法向面积分布,并对该分布作球面调和分析得到三维模型的特征描述向量.实验结果表明该方法查全-查准率均好于基于射线的球面映射方法(radialized spheri-cal extent function,REXT),特征描述向量的维数仅为REXT的26.5%.