CN103714576A - 基于局部加权非相似性度量的三维关键点检测方法 - Google Patents

基于局部加权非相似性度量的三维关键点检测方法 Download PDF

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CN103714576A CN201410008590.2A CN201410008590A CN103714576A CN 103714576 A CN103714576 A CN 103714576A CN 201410008590 A CN201410008590 A CN 201410008590A CN 103714576 A CN103714576 A CN 103714576A
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曾慧
张瑞
穆志纯
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黄明明
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Abstract

本发明一种基于局部加权非相似性度量的三维关键点检测方法，属于计算机视觉领域。其特征在于，提出了一种多尺度三维关键点检测方法。它首先确定每个三维模型点的多尺度局部邻域点；然后在每个尺度下分别计算每个三维模型点对应的形状索引值和局部加权非相似性度量值，进而确定每个三维模型点的检测尺度；最后在每个三维模型点的检测尺度下完成三维关键点检测。本发明所述的局部加权非相似性度量对于三维模型的旋转和平移变换具有不变性，且比已有的基于形状索引值标准差的非相似性度量具有更好的描述能力和抗噪声能力。应用本发明所述的方法，可获得分布比较均匀的三维关键点，有效减少后续三维模型识别或者注册的计算量。

Description

基于局部加权非相似性度量的三维关键点检测方法
 
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种三维模型关键点检测方法。
 
背景技术
随着三维模型采集技术的飞速发展, 三维模型在身份识别、视频监控、虚拟现实、电子商务、古建筑保护，医疗诊断和智能机器人等领域中获得了广泛地应用。三维模型被公认为是继音频、图像和视频之后的第四代多媒体数据类型，因此对于三维模型的处理和分析的研究受到越来越多研究者的重视。与其他的多媒体数据类型相比，三维模型的数据量一般都比较大，因此直接对每个点或者网格进行分析和描述的计算量会比较大，这已经成为阻碍三维模型相关技术不断发展和应用的瓶颈之一。
针对这一问题，通常采用的解决方法是在三维模型表面进行稀疏采样，以减少计算的复杂度。这种方法虽然有效地减少了计算量，但是可能对后续的特征提取和识别步骤造成信息损失。为了能有效地表示三维模型，研究者提出从三维模型中检测出一些具有典型性特征的点、线或面来进行表达的方法。这种思想与人类感知目标物体的机制是相一致的，即人对目标的识别过程，总是优选考虑最显著、能最大限度与其他非目标区分的特征，然后依次使用次显著特征，是一种动态的、序贯性的认知过程。因此，在保证有效鉴别信息完整性的前提下，利用从三维模型中检测出的关键点进行特征提取和识别，会大大提高算法的运算效率。但是如果检测方法选择不合适，会降低后续特征描述子的辨别能力，导致其不能唯一刻画该物体。目前有关三维模型特征点检测的研究成果还不是很多，在理论上还不成熟，尚处于起步阶段。因此，对三维模型特征点检测算法进行研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
Castellani等提出了一种基于显著度的关键点检测方法（U. Castellani, M. Cristani, S. Fantoni, V. Murino. Sparse Points Matching by Combining 3D Mesh Saliency with Statistical Descriptors. Eurographics, Vol. 27, No.2, pp. 643-652, 2008.）。该方法首先对三维网格进行一系列的高斯滤波，然后根据三维点的显著度来检测关键点。如果一个三维点的显著度是局部最大值且大于最大显著度的30%，那么该点被标记为关键点。这里显著度是根据三维点在垂直局部表面方向上的位置变化量来进行定义的。Galfand等提出了一种用来进行三维形状自动对齐的关键点选择算法（N. Gelfand, N. Mitra, L. Guibas, H. Pottmann, Robust Global Registration, Eurographics Symposium on Geometry Processing, 2005.）。首先，计算每个点的积分量描述子，然后根据描述子的可区分性来选择关键点。Ho和Gibbins提出了一种基于局部曲率的关键点检测算法（Huy Tho Ho and Danny Gibbins, Multi-scale Feature Extraction for 3D Models using Local Surface Curvature, Digital Image Computing: Techniques and Applications, pp. 16-23, 2008.）。该方法将具有局部最大曲率的点定义为三维点。这种方法在局部曲率分布比较均匀的区域也有可能检测出关键点，这显然是不合理的。为了解决这一问题，Ho和Gibbins还提出了一种基于局部形状变化的特征点检测方法（Huy Tho ho and Danny Gibbins, Multi-scale Feature Extraction for 3D Surface Registration using Local Shape Variation, International Conference on Image and Vision Computing, pp. 1-6, 2008.）。该方法将三维点对应形状索引值的方差定义为非相似性度量，将具有局部最大相似性度量的三维点标记为关键点。与Galfand、Ho和Gibbins等人提出的三维关键点检测方法相比，这种方法能够更有效、更合理地表达三维模型。鉴于此，本发明提出了一种基于局部加权非相似性度量的三维关键点检测方法，在计算相似性度量的过程中根据三维点与其邻域点的距离对形状索引值的变化量进行高斯加权。与基于局部形状索引值方差的非相似性度量方法相比，本发明提出的非相似性度量方法可以更好地描述局部形状的变化信息。此外，为了进一步提高关键点检测算法的性能，本发明还提出了多尺度关键点检测的方案。
 
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于局部加权非相似性度量的三维关键点检测方法。与基于形状索引值标准差的非相似度量相比，本发明提出的局部加权非相似性度量可以描述更细微的形状变化信息，可用来检测出具有更高重复性的三维关键点。
 
本发明的技术方案为：
本发明提出的基于局部加权非相似性度量的三维关键点检测方法主要包括确定三维点多尺度邻域点、计算多尺度形状索引值、计算多尺度局部加权非相似性度量、确定三维点的检测尺度、三维关键点检测5个步骤，其算法流程图如附图1所示。
1. 确定三维点多尺度邻域点
三维点的局部邻域点通常使用距离来进行定义，与该三维点距离小于预定义的阈值的三维点被定义为该三维点的邻域点。对于这种基于距离的方法，计算量往往比较大。在本发明中，我们使用“环”的概念来定义三维点的局部邻域。三维点的“1-环”邻域点由与该三维点的“1-环”点来组成的，它们是位于该三维点外侧第一层且在几何位置关系上直接相邻的点。如附图2所示，绿点为红色点的“1-环”邻域点。三维点的“2-环”邻域点由该三维点的“1-环”点和“2-环”点来组成的。其中“2-环”点表示位于该三维点外侧第二层且与“1-环”点在几何位置关系上直接相邻的点。如附图3所示，绿点为红点的“1-环”点，蓝点为红点的“2-环”点，绿点与蓝点共同组成了红点的“2-环”邻域点。以此类推，我们可以得到任意环的邻域点。与基于距离的局部邻域点确定方法相比，基于环的计算方法简单而有效。在本发明中，我们将三维点的尺度定义为其局部邻域环数的大小，在7个尺度下来进行后续的计算，即需要依次确定三维模型每个三维点的“1-环”邻域点到“7-环”邻域点。也就是说，我们需要使用“环”的概念确定每个三维模型点的多尺度局部邻域点                                                
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE001
（），其中
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE003
表示三维点
Figure 616785DEST_PATH_IMAGE004
在尺度
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE005
下的邻域点个数，尺度值
Figure 148130DEST_PATH_IMAGE005
分别取为1、2、3、4、5、6、7。
2. 计算多尺度形状索引值
形状索引值是利用曲率对曲面上三维点的局部形状进行定量描述的一种方法，它对三维表面形状的细微变化较为敏感。因此，在本发明中我们采用形状索引值来描述三维局部表面，并利用其构造非相似性度量。在本发明中，我们使用基于局部二次曲面拟合和Hessian矩阵的方法获得三维点的最大主曲率和最小主曲率，进而计算形状索引值。由于三维点的最大主曲率和最小主曲率可通过对不同尺度大小的局部邻域点进行二次曲面拟合来获得，因此形状索引值可以在多个尺度下进行计算。对于每一个三维点，在本发明中我们需要在“1-环”邻域点到“7-环”邻域点这7个尺度下分别计算该点所对应的最大主曲率、最小主曲率及形状索引值，即尺度大小分别取1、2、3、4、5、6、7。
对于三维点
Figure 646107DEST_PATH_IMAGE004
，假定已获得其在尺度下的局部邻域点
Figure 306076DEST_PATH_IMAGE001
。那么，在尺度
Figure 188581DEST_PATH_IMAGE005
下，该点的形状索引值的计算方法主要包括以下5个步骤：
1）首先计算三维点的法向量，进而旋转其局部邻域点
Figure 404985DEST_PATH_IMAGE001
，使法向量与坐标系的
Figure 842919DEST_PATH_IMAGE006
轴的正方向重合。
2）对旋转后的局部邻域点利用公式（1）进行二次曲面拟合：
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE007
                                          （1）
其中，表示旋转后的局部邻域点坐标，
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE009
为二次曲面的系数。
3）利用二次曲面的系数利用公式（2）构造Hessian矩阵：
                                                           （2）
4）计算Hessian矩阵
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE011
的特征值为
Figure 977119DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE013
（
Figure 902350DEST_PATH_IMAGE014
），进而利用公式（3）和公式（4）确定三维点
Figure 64341DEST_PATH_IMAGE004
在该尺度下对应的最大主曲率和最小主曲率：
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE015
                                                               （3）
Figure 391417DEST_PATH_IMAGE016
                                                               （4）
其中，
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE017
 表示三维点
Figure 862718DEST_PATH_IMAGE004
在该尺度下对应的最大主曲率，
Figure 9666DEST_PATH_IMAGE018
表示三维点
Figure 975348DEST_PATH_IMAGE004
在该尺度下对应的最小主曲率。
5）利用公式（5）计算三维点在尺度
Figure 612182DEST_PATH_IMAGE005
下对应的形状索引值：
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE019
                                        （5）                                
由最大主曲率和最小主曲率具有旋转和平移不变性可推出，形状索引值也具有旋转和平移不变性。根据形状索引值的定义可知，形状索引值的取值范围为[0,1]。从公式(5)我们可以推出形状索引值在不同的三维形状之间存在连续的变化，不同的形状索引值可以对应不同的局部三维形状。因此，形状索引值可以用来描述三维模型的局部形状变化。附图4给出了三维模型“Chef”和三维模型“Chicken”的形状索引值示意图。图中，形状索引值示意图的颜色值与对应位置的三维模型点的形状索引值大小成正比，从蓝色到红色分别对应于形状索引值由小到大的变化。形状索引值示意图中较接近蓝色的点表示三维点的形状索引值较小，表现为凹面（山谷形曲面）等；较接近红色的点表示三维点的形状索引值较大，表现为凸面（脊形曲面和圆屋形曲面）。由附图4我们可以看出，如果形状索引值高的三维点被指定为关键点，在形状索引值较低的区域将缺乏关键点，且形状索引值高的区域将布满关键点。此时，关键点在三维模型上的分布并不均匀，用这些关键点无法有效地描述三维模型的整体形状信息，不利于后续的三维模型识别或注册。因此，在本发明中，我们使用形状索引值的变化来描述局部形状的显著性程度。如果一个三维点局部邻域点对应的形状索引值存在较大的变化，那么可考虑将该点选择为关键点。
3. 计算多尺度局部加权非相似性度量
在本发明中，我们提出了一种局部加权非相似性度量方法来描述三维局部形状的变化程度。在每个尺度下，分别计算每个三维模型点对应的局部加权非相似性度量值。当尺度值取
Figure 698956DEST_PATH_IMAGE005
时，三维点
Figure 265067DEST_PATH_IMAGE004
对应的局部加权非相似性度量值的计算公式为：
                                  (6)
其中，
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE021
为三维点
Figure 864992DEST_PATH_IMAGE004
在尺度
Figure 986532DEST_PATH_IMAGE005
下的邻域点，
Figure 543284DEST_PATH_IMAGE003
表示三维点
Figure 699459DEST_PATH_IMAGE004
在尺度下的邻域点个数，
Figure 43033DEST_PATH_IMAGE022
和
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE023
表示三维点
Figure 950946DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 961627DEST_PATH_IMAGE024
在尺度
Figure 119464DEST_PATH_IMAGE005
下的形状索引值，
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE025
表示高斯加权函数,  表示三维点
Figure 864883DEST_PATH_IMAGE004
和其邻域点
Figure 995650DEST_PATH_IMAGE024
之间的欧几里德距离。每个三维模型点最终可获得7个相应的局部加权非相似性度量值。
 
从公式(6)中我们可以看出，邻域点对非相似性度量的影响是由形状索引值相对变化的加权值确定的。三维点与其邻域点的距离越近，它们之间形状索引值的相对变化对局部加权非相似性度量的影响就越大；三维点与其邻域点的距离越远，它们之间形状索引值的相对变化对局部加权非相似性度量的影响就越小。与已有的基于局部形状索引值标准差的非相似性度量方法相比，本发明提出的局部加权非相似性度量方法同时考虑了形状索引值的相对变化量和它们对非相似度量的影响，能够更加鲁棒和准确地描述局部三维形状。在本发明中，我们需要在7个尺度下分别计算局部加权非相似性度量，它们的不同之处在于用来计算局部加权非相似性度量的邻域点不同。
4. 确定三维点的检测尺度
三维点的检测尺度是根据其在多尺度下的局部加权非相似性度量的大小来决定的。在本发明中，我们比较三维点在7个尺度下对应的局部加权非相似性度量值的大小，并将具有最大局部加权非相似性度量值的尺度定义为该三维点的检测尺度。确定三维点检测尺度的公式为：
Figure 2014100085902100002DEST_PATH_IMAGE027
                                   （7）
其中，
Figure 134507DEST_PATH_IMAGE028
表示三维模型点
Figure 639307DEST_PATH_IMAGE004
的检测尺度，表示三维模型点
Figure 92285DEST_PATH_IMAGE004
在尺度
Figure 77558DEST_PATH_IMAGE005
下的局部加权非相似性度量值。如附图5所示，三维点在7个尺度下对应的局部加权非相似性度量值的大小均不同，尺度值大小为4时对应的局部加权非相似性度量值最大，此时该三维点的检测尺度为4。换句话说，当三维点取“4-环”邻域点来计算形状索引值及局部加权非相似性度量值时，其对应的局部加权非相似性度量值最大。
5. 三维关键点检测
在本发明中，后续的关键点检测步骤均在每个三维点对应的检测尺度下进行。对于三维模型的每一个三维点，我们在其检测尺度下取局部邻域点，并比较该三维点和其邻域点在检测尺度下的局部加权非相似性度量值的大小。如果此时该三维点具有局部最大非相似性度量值，则该三维点将被标记为三维关键点，否则该三维点不是三维关键点。
 
以上我们介绍了一种基于局部加权非相似度量的三维关键点检测的具体方法，总体上本发明的创新及其优点主要有：
（1）提出了一种基于局部加权非相似度量方法，使得每个邻域点对非相似度量的贡献均不同，
比已有的基于形状索引值标准差的非相似度量方法具有更强的三维形状描述能力。
（2）提出了一种三维点检测尺度的确定方法。通过比较三维模型点在不同尺度下的局部加权非相似度量值，取具有最大局部加权非相似度量值的尺度为该三维模型点的检测尺度。
（3）给出了一种多尺度三维关键点检测方法。首先在多尺度下确定三维模型点的局部邻域点，进而计算它们对应的形状索引值和局部加权非相似度量值，然后确定三维模型点的检测尺度，最后在每个三维模型点的检测尺度下完成三维关键点检测。
 
附图说明
图1：三维关键点检测算法流程图。
图2：“1-环”邻域点示意图。
图3：“2-环”邻域点示意图。
图4：2个三维模型形状索引值示意图（a）Chef （b）Chicken。
图5：不同尺度下三维点局部加权非相似性度量值的示意图。
图6：4个三维模型及其关键点示意图（a）Chef（b）Chicken（c）Parasaurolophus（d）T-rex。
图7：不同噪声水平下4个三维模型关键点检测的重复率示意图（a）Chef（b）Chicken（c）Parasaurolophus（d）T-rex。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施实例对本发明方法作进一步的详细说明。
实施例的目标是通过三维模型关键点检测结果验证本发明所述方法的有效性。在实施过程中，对于每一个三维模型的每一个三维点
Figure 387317DEST_PATH_IMAGE004
，分别依次执行以下操作：
1. 使用“环”的概念确定其多尺度邻域点
Figure 379412DEST_PATH_IMAGE001
（
Figure 432819DEST_PATH_IMAGE002
），其中
Figure 272599DEST_PATH_IMAGE003
表示三维点
Figure 690942DEST_PATH_IMAGE004
在尺度
Figure 248962DEST_PATH_IMAGE005
下的邻域点个数，尺度值
Figure 840481DEST_PATH_IMAGE005
分别取为1、2、3、4、5、6、7。
2. 在每个尺度下，计算每个三维模型点对应的形状索引值，每个三维模型点最终可获得7个对应的形状索引值。在尺度值取
Figure 987297DEST_PATH_IMAGE005
时，形状索引值的计算步骤主要包括以下5步：
1）首先计算三维点
Figure 638858DEST_PATH_IMAGE004
的法向量，进而旋转其局部邻域点
Figure 418596DEST_PATH_IMAGE001
，使法向量与坐标系的
Figure 751488DEST_PATH_IMAGE006
轴的正方向重合。
2）对旋转后的局部邻域点利用公式（1）进行二次曲面拟合：
Figure 565860DEST_PATH_IMAGE007
                                          （1）
其中，
Figure 388323DEST_PATH_IMAGE008
表示旋转后局部邻域点的坐标，
Figure 655356DEST_PATH_IMAGE009
为二次曲面的系数。
3）利用二次曲面的系数利用公式（2）构造Hessian矩阵：
Figure 55855DEST_PATH_IMAGE010
                                                           （2）
4）计算Hessian矩阵
Figure 724734DEST_PATH_IMAGE011
的特征值为
Figure 718098DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 410110DEST_PATH_IMAGE013
（
Figure 412701DEST_PATH_IMAGE014
），进而利用公式（3）和公式（4）确定三维点
Figure 936087DEST_PATH_IMAGE004
在该尺度下对应的最大主曲率和最小主曲率：
Figure 287302DEST_PATH_IMAGE015
                                                               （3）
Figure 528928DEST_PATH_IMAGE016
                                                               （4）
其中，
Figure 69631DEST_PATH_IMAGE017
 表示三维点在该尺度下对应的最大主曲率，表示三维点
Figure 449293DEST_PATH_IMAGE004
在该尺度下对应的最小主曲率。
5）利用公式（5）计算三维点
Figure 793687DEST_PATH_IMAGE004
在尺度
Figure 213036DEST_PATH_IMAGE005
下对应的形状索引值:
Figure 984683DEST_PATH_IMAGE019
                                        （5）
3. 在每个尺度下，计算三维模型点对应的局部加权非相似性度量值。当尺度值取
Figure 755510DEST_PATH_IMAGE005
时，三维点
Figure 107994DEST_PATH_IMAGE004
对应的局部加权非相似性度量值的计算公式为：
    
Figure 237493DEST_PATH_IMAGE020
                             (6)
其中，
Figure 675427DEST_PATH_IMAGE021
为三维点
Figure 361624DEST_PATH_IMAGE004
在尺度
Figure 506297DEST_PATH_IMAGE005
下的邻域点，
Figure 619747DEST_PATH_IMAGE003
表示三维点
Figure 544977DEST_PATH_IMAGE004
在尺度
Figure 959166DEST_PATH_IMAGE005
下的邻域点个数，和
Figure 305013DEST_PATH_IMAGE023
表示三维点
Figure 655223DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 683222DEST_PATH_IMAGE024
在尺度下的形状索引值，
Figure 507007DEST_PATH_IMAGE025
表示高斯加权函数,  
Figure 141251DEST_PATH_IMAGE026
表示三维点
Figure 707362DEST_PATH_IMAGE004
和其邻域点
Figure 946713DEST_PATH_IMAGE024
之间的欧几里德距离。每个三维模型点最终可获得7个相应的局部加权非相似性度量值。
4.将三维点在多尺度下的局部加权非相似性度量值代入公式(7)，并将具有最大局部加权非相似性度量值的尺度确定为该三维模型点的检测尺度：
                                   （7）
其中，
Figure 251158DEST_PATH_IMAGE028
表示三维模型点
Figure 407333DEST_PATH_IMAGE004
的检测尺度，
Figure 204388DEST_PATH_IMAGE030
表示三维模型点在尺度下的局部加权非相似性度量值。
5. 对于每个三维模型，在使用以上4个步骤确定了每个三维模型点的多尺度局部加权非相似性度量值和检测尺度后，对于每一个三维模型点执行以下操作：首先在其检测尺度下取局部邻域点；然后比较该三维模型点和其邻域点在检测尺度下对应的局部加权非相似性度量值的大小。如果此时该三维点具有局部最大非相似性度量值，则该三维点被标记为三维关键点，否则该三维点不是三维关键点。
附图6给出了对4个三维模型进行关键点检测的结果示意图，其中绿点表示使用本发明所提出的方法提取的三维关键点。从附图6我们可以看出，这些三维关键点的分布是相对均匀的，并且具有较高的局部形状变化率的三维点通常会被选择为关键点。表1给出了三维模型点的数量及三维关键点的数量。从表1可以看出，与三维模型点的数量相比，三维关键点的数量大大减少。
为了进一步验证本发明所提出的方法的鲁棒性，我们将它与使用形状索引值标准差作为非相似度量的三维关键点检测方法进行了比较。对三维模型点加入均值为0、标准差为
Figure DEST_PATH_IMAGE031
的高斯噪声，
Figure 856452DEST_PATH_IMAGE031
从0依次增加0.01到0.12。附图7 是在不同的噪声水平下4个三维模型关键点检测的重复率示意图。“Measure1”表示使用的基于形状索引值标准差的非相似性度量进行三维关键点检测的方法，“Measure 2”表示使用本发明所提出的局部加权非相似性度量进行三维关键点检测的方法。从附图7可以看出，当噪声的方差低于0.04， “Measure1”与“Measure2”的重复率大致相同。但是，随着噪声方差的增大，“Measure2”的重复率缓慢降低，而“Measure1”的重复率降低的速度相对较快。也就是说，当噪声水平较高时，“Measure 2”的鲁棒性要比“Measure 1”的鲁棒性高。因此，与基于形状索引值标准差的非相似度量相比，本发明提出的局部加权非相似性度量可以描述更细微的形状变化信息，且具有更高的鲁棒性，可用来检测出具有更高重复性的三维关键点。
 
表1 三维模型点的数量及三维关键点的数量
三维模型l 三维模型点的数量 三维关键点的数量
Chef 176920 1959
Chicken 135142 1684
Parasaurolophus 184933 3173
T-rex 176508 2233

Claims (2)

1.一种基于局部加权非相似性度量的三维关键点检测方法，其特征在于，步骤如下：
步骤1：使用“环”的概念确定每个三维模型点的多尺度局部邻域点 
Figure 2014100085902100001DEST_PATH_IMAGE001
（
Figure 795098DEST_PATH_IMAGE002
），其中
Figure 2014100085902100001DEST_PATH_IMAGE003
表示三维点在尺度下的邻域点个数，尺度值
Figure 591333DEST_PATH_IMAGE005
分别取为1、2、3、4、5、6、7；
步骤2：在每个尺度下，计算每个三维模型点对应的形状索引值，每个三维模型点最终可获得7个对应的形状索引值；
步骤3：在每个尺度下，计算每个三维模型点对应的局部加权非相似性度量值，当尺度值取时，三维点
Figure 304916DEST_PATH_IMAGE004
对应的局部加权非相似性度量值的计算公式为：
   
Figure 230146DEST_PATH_IMAGE006
                             (6)
其中，
Figure 2014100085902100001DEST_PATH_IMAGE007
为三维点
Figure 641405DEST_PATH_IMAGE004
在尺度
Figure 640585DEST_PATH_IMAGE005
下的邻域点，表示三维点
Figure 337463DEST_PATH_IMAGE004
在尺度
Figure 365462DEST_PATH_IMAGE005
下的邻域点个数，
Figure 733995DEST_PATH_IMAGE008
和
Figure 2014100085902100001DEST_PATH_IMAGE009
表示三维点
Figure 923668DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 761174DEST_PATH_IMAGE010
在尺度
Figure 327284DEST_PATH_IMAGE005
下的形状索引值，
Figure 2014100085902100001DEST_PATH_IMAGE011
表示高斯加权函数,  
Figure 815903DEST_PATH_IMAGE012
表示三维点
Figure 176478DEST_PATH_IMAGE004
和其邻域点
Figure 563597DEST_PATH_IMAGE010
之间的欧几里德距离，每个三维模型点最终可获得7个相应的局部加权非相似性度量值；
步骤4：对于每一个三维模型点，首先将根据步骤3得到的多尺度下的局部加权非相似性度量值代入公式(7)：
Figure 2014100085902100001DEST_PATH_IMAGE013
                                   （7）
其中，
Figure 871081DEST_PATH_IMAGE014
表示三维模型点
Figure 761677DEST_PATH_IMAGE004
的检测尺度，
Figure 2014100085902100001DEST_PATH_IMAGE015
表示三维模型点
Figure 861527DEST_PATH_IMAGE004
在尺度
Figure 470363DEST_PATH_IMAGE005
下的局部加权非相似性度量值，最后，将具有最大局部加权非相似性度量值的尺度确定为该三维模型点的检测尺度；
步骤5：对于每一个三维模型点，首先在其检测尺度下取局部邻域点；然后比较该三维模型点和其邻域点在检测尺度下对应的局部加权非相似性度量值的大小,
如果此时该三维点具有局部最大非相似性度量值，则该三维点被标记为三维关键点，否则该三维点不是三维关键点。
2.根据权利要求1所述的基于局部加权非相似性度量的三维关键点检测方法,其特征在于：所述步骤2，在每个尺度下，计算每个三维模型点对应的形状索引值，每个三维模型点最终可获得7个对应的形状索引值;
对于三维点
Figure 581538DEST_PATH_IMAGE004
，假定使用步骤1已获得其在尺度
Figure 592220DEST_PATH_IMAGE005
下的局部邻域点，那么，计算该点在此尺度下对应的形状索引值的具体实现步骤为：
2.1）首先计算三维点
Figure 656308DEST_PATH_IMAGE004
的法向量，进而旋转其局部邻域点
Figure 554862DEST_PATH_IMAGE001
，使法向量与坐标系的
Figure 420050DEST_PATH_IMAGE016
轴的正方向重合；
2.2）对旋转后的局部邻域点利用公式（1）进行二次曲面拟合：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
                                          （1）
其中，
Figure 496590DEST_PATH_IMAGE018
表示旋转后的局部邻域点坐标，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为二次曲面的系数；
2.3）利用二次曲面的系数利用公式（2）构造Hessian矩阵：
Figure 80019DEST_PATH_IMAGE020
  ；                                                        （2）
2.4）计算Hessian矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE021
的特征值为和（
Figure 439642DEST_PATH_IMAGE024
），进而利用公式（3）和公式（4）确定三维点
Figure 749400DEST_PATH_IMAGE004
在该尺度下对应的最大主曲率和最小主曲率：
                                                               （3）
                                                               （4）
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
 表示三维点
Figure 63411DEST_PATH_IMAGE004
在该尺度下对应的最大主曲率，
Figure 27825DEST_PATH_IMAGE028
表示三维点在该尺度下对应的最小主曲率；
2.5）利用公式（5）计算三维点在尺度下对应的形状索引值：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
                                        （5）
。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105740859A (zh) * 2016-01-27 2016-07-06 电子科技大学 一种基于几何测度和稀疏优化的三维兴趣点检测方法
CN105844639A (zh) * 2016-03-24 2016-08-10 四川大学 一种基于几何约束的深度图融合与点云过滤方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
AYET SHAIEK, FABIEN MOUTARDE: "《3D Keypoints Detection for Objects Recognition》", 《16TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE PROCESSING, COMPUTER VISION, AND PATTERN RECOGNITION (IPCV"2012)》 *
HUI CHEN等: "《Human Ear Recognition in 3D》", 《IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE》 *
HUI ZENG等: "《Local Weighted Dissimilarity Measure Based Multiscale 3D Keypoint Detection》", 《INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE AND GRAPHICS》 *
N BAYRAMOGLU等: "《Shape Index SIFT: Range Image Recognition Using Local Features》", 《PATTERN RECOGNITION》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105740859A (zh) * 2016-01-27 2016-07-06 电子科技大学 一种基于几何测度和稀疏优化的三维兴趣点检测方法
CN105740859B (zh) * 2016-01-27 2019-03-05 电子科技大学 一种基于几何测度和稀疏优化的三维兴趣点检测方法
CN105844639A (zh) * 2016-03-24 2016-08-10 四川大学 一种基于几何约束的深度图融合与点云过滤方法
CN105844639B (zh) * 2016-03-24 2019-04-12 四川大学 一种基于几何约束的深度图融合与点云过滤方法

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