[发明专利]基于协方差矩阵的参考点邻域特征匹配方法

权利要求书

1.基于协方差矩阵的参考点邻域特征匹配方法，其特征在于包括如下步骤：

（1）获取转动前后两次叶片的前缘局部特征点云数据集M和N，转动的角度为1°~3°，分别获取点云数据集M和N中极大值的点A和B；

（2）以点A作为圆心制作K个采样圆，设第k个采样圆的半径为r_k，r_k=μk，μ为采样间隔距离，k为采样圆的序号，k∈(1…K)；

（3）以点A为参考点，点云数据集M中位于点A左侧的数据点由近到远依次设为A₁^L，A₂^L，…，A_n^L，位于点A右侧的数据点由近到远依次设为A₁^R，A₂^R，…，A_m^R，采用公式（Ⅰ）求取点A左侧距离第k个采样圆的圆弧最近的相邻两点A_l^L和A_l+1^L，右侧距离第k个采样圆的圆弧最近的相邻两点A_r^R和A_r+1^R；

（Ⅰ）

公式（Ⅰ）中，l为求取的A点左侧距离圆弧最近点的编号，r为求取的A点右侧距离圆弧最近点的编号，r_k为第k个采样圆的半径；

（4）以第k个采样圆的圆弧分别与连线A_l^LA_l+1^L和连线A_r^RA_r+1^R的交点为邻域特征标记点X_lk^A和X_rk^A，并依次计算出K个采样圆的圆弧的邻域特征标记点，并将所有邻域特征标记点重新标号X_d^A，d∈[1,2K]，将点A和所有邻域特征标记点构建成点A的邻域点特征数据集S，；

（5）采用公式（Ⅱ）构建点A的邻域点特征数据集S的协方差矩阵V，求出协方差矩阵V的特征值λ1和λ2，λ1＞λ2，点A的局部特征因子f=λ1/λ2；

（Ⅱ）

公式（Ⅱ）中，V为协方差矩阵，X_j^A为第j个邻域特征标记点；

（6）在点云数据集N的极大值点B左右两侧各取P个点组成候选参考数据集S_c，，按照步骤（2）至（5）求出候选参考数据集S_c中每个点的邻域点特征数据集S_p和局部特征因子fs_p；

（7）计算出候选参考数据集S_c中每个点的局部特征因子fs_p与点A的局部特征因子f之间的偏差绝对值τ，，偏差绝对值最小的点即为点A最佳对应点A₀，点A₀邻域点特征数据集，X_e^A0为点A₀的邻域点特征数据集S₀的邻域特征标记点；

（8）采用公式（Ⅲ）计算出点A的邻域点特征数据集S的中心点C和点A₀的邻域点特征数据集S₀的中心点C₀，根据中心点C和C₀坐标求出转动矩阵；

（Ⅲ）

公式（Ⅲ）中，K为采样圆的数量；X_d^A为点A的邻域点特征数据集S的邻域特征标记点，X_e^A0为点A₀的邻域点特征数据集S₀的邻域特征标记点。

2.根据权利要求1所述的基于协方差矩阵的参考点邻域特征匹配方法，其特征在于：步骤（2）中所述采样圆的数量K＞30，采样间隔距离μ=0.01mm。