طريقة تسجيل السحابة النقطية القائمة على استخراج النقاط الرئيسية متعددة الميزات وتحسين أزواج النقاط بالمثلثات المتشابهة
摘要
في خوارزميات تسجيل السحابة النقطية الموجودة، يتم عادةً حساب ميزات النقاط باستخدام جوار ثابت، مما يصعب استخدامه لحساب ميزات السحب النقطية المعقدة، مما يؤدي إلى نتائج ضعيفة لاستخراج النقاط الرئيسية ووجود عدد كبير من النقاط الشاذة في النقاط المطابقة، مما يؤثر على دقة التسجيل. لذلك، تقترح هذه الورقة طريقة تسجيل سحابة نقطية تعتمد على استخراج النقاط الرئيسية متعددة الميزات وتحسين أزواج النقاط بواسطة مثلثات متشابهة، حيث يكمن جوهرها في استخراج النقاط الرئيسية من خلال استراتيجية جوار تكيفي، وتحسين نموذج تشابه المطابقة. في البداية، يتم استخدام تقليل العينة عبر الفوكسل والتصفية المختلطة لمعالجة البيانات، ويتم تحديد جوار السحابة النقطية الأمثل بناءً على دالة إنتروبي الميزة، واستخراج النقاط الرئيسية بناءً على انحراف زاوية المتجهات الطبيعية داخل الجوار، وعدم التجانس، والانحناء؛ ثم يتم حساب ميزات النقاط الرئيسية باستخدام مخطط الاتجاه (SHOT)؛ بعد ذلك، يتم بناء أزواج النقاط المطابقة الأولية باستخدام نسبة المسافة لأقرب الجيران الثنائية الاتجاه (BNNDR)، واقتراح نموذج حساب يعتمد على المثلث المتشابه لتحسين أزواج النقاط لإكمال التسجيل الخشن. وأخيرًا، يتم استخدام خوارزمية ICP من نوع نقطة إلى مستوى مع قيد زاوية المتجهات الطبيعية لتحقيق التسجيل الدقيق. تمت تجربة الطريقة على مجموعة بيانات ستانفورد، وأظهرت النتائج أن الخطأ أقل مقارنة بخوارزميات التسجيل التقليدية مثل ICP الكلاسيكي، وK-4PCS القائم على النقاط الرئيسية، وSAC-IA المدمجة مع ICP. علاوة على ذلك، أظهرت الطريقة مزايا ملحوظة في تطبيقات التسجيل باستخدام البيانات الحقيقية.
关键词
جوار تكيفي;تسجيل السحابة النقطية;مثلثات متشابهة;نقطة إلى مستوى ICP