三角网格曲面角点的鲁棒性检测算法

摘要：

为有效检测三角网格曲面上的角点特征,提出一种基于最小主曲率的角点检测算法.首先通过计算网格顶点处的最小主曲率,利用加权最小主曲率定义角点特征函数,并计算角点特征值;然后利用迭代阈值法自动产生检测阈值,以去除噪声和特征不明显的角点;最后采用非极大值抑制法消除局部邻域内的角点聚簇获取特征明显的角点.在此基础上,在多个尺度下分别计算每个网格顶点处的角点特征值,并通过加权将其合并成多尺度角点特征值,新的角点特征值使得角点检测算法具有较高的稳定性和鲁棒性.通过重复检测率实验和部分重叠曲面的配准实验,验证了文中算法的有效性与实用性.

关键词：网格曲面、角点检测、最小主曲率、多尺度特征表示

所属期刊栏目：21

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金50875130;博士点基金200802870016;江苏省支撑计划BE2008136

在线出版日期：2010-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1545-1550