基于法向量直方图的三维点云关键点生成算法开题报告
2020-04-12 16:23:29
1. 研究目的与意义(文献综述)
在目前研究得正火热的人工智能中,机器视觉是快速发展的一个方向。机器视觉的本质就是用机器代替人眼进行测量与判断,通过图像摄取装置将被摄取目标转换为图像目标,传送给专门的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
通过研究机器视觉,我们可以实现许多人工观测实现不了的功能:
·机器视觉具有准确性与客观性,对于任一的观测对象,机器能够准确地反映被观测对象的特征,而不会因为观测人员的经验、身体状态等主观因素影响到观测结果。
2. 研究的基本内容与方案
本次毕业设计我将使用c 编程语言,引入pcl库,在visual studio上实现一套算法系统,利用法向量直方图(hono)的思想检测三维点云数据中的关键点,并且验证所检测的关键点具有好的可重复性与鲁棒性。
设计方案:
1、设立邻域半径rhono,对每一属于输入点云的点pi,将领域的点pj的坐标与之相减得到向量,通过计算邻域协方差矩阵的最小特征向量得到pi点的法向量ni,将得到的pi点的法向量ni与邻域所有点pj的法向量nj进行计算,得出pi点与邻域点pj的法向量之间的角度θ。
3. 研究计划与安排
1.第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需资料。确定方案,完成开题报告。
2.第4-7周:平台系统设计。
3.第8-11周:程序编写。
4. 参考文献(12篇以上)
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[2]杨绪峰、林伟、延伟东 .采用热核特征的sar图像目标识别 [j]. 红外与激光工程 2014.11.
[3] t. fiolka, j. stückler, d.a. klein, d. schulz, s. behnke, sure: surface entropy for distinctive 3d features, in: spatial cognition viii, springer, 2012, pp. 74–93