[发明专利]一种非结构化点云特征点检测方法及其提取方法有效
| 申请号： | 201310737477.3 | 申请日： | 2013-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN103745459A | 公开（公告）日： | 2014-04-23 |
| 发明（设计）人： | 郭宇;王飞;王璇;田贝 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 陆万寿 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种非结构化点云特征点检测方法及其提取方法，（1）计算采样点在不同尺度空间中的Harris响应值；（2）选取最优尺度空间下的Harris响应值作为采样点的Harris响应值，得到特征点集合Q；（3）将Harris响应值在尺度空间邻域和几何邻域都具有极大性的点作为候选特征点，最后选择优化策略提取最终的特征点。在极坐标系下对得到的特征点所在切平面进行网格化分割，然后将特征点的邻域点投影到该切平面上，将每个网格中的投影点对应的投影长度向网格的四个顶点投票生成特征信息统计矩阵，然后分别对特征统计的行向量和列向量进行DCT变换和DFT变换，变换后的矩阵的左上角元素即特征描述向量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结构 化点云 特征 检测 方法 及其 提取 | ||
【主权项】：
一种非结构化点云特征点检测方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）利用采样点不同尺度空间的邻域信息计算采样点在不同尺度空间中的Harris响应值；（2）通过迭代算法选取最优尺度空间下的Harris响应值作为采样点的Harris响应值，得到特征点集合Q；（3）将Harris响应值在尺度空间邻域和几何邻域都具有极大性的点作为候选特征点，最后利用候选特征点选择优化策略提取最终的特征点。
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