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《山东师范大学》 2019年
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基于单图像的三维几何特征识别方法的研究与应用

苗绘翠  
【摘要】:在计算视觉研究领域,基于图像的三维几何特征识别技术素来都是其重要研究内容之一,而且随着图像处理技术和三维重建技术的日新月异,三维特征识别的研究也进入了快速发展期,并在工业自动化生产检测、虚拟现实、人脸识别等领域得到了广泛应用。因而研究具有高效、便捷、准确等优点的基于单图像的三维特征识别技术,对我们的生产和生活具有重要的现实意义。目前基于图像的三维特征识别技术绝大多数是需要输入多幅图像,识别过程中需进行多幅图像间的图像配准,过程较复杂,计算量庞大;而且对于离散域中的点,如果计算几何形状指数的特征空间尺度未能恰当选择,此时从三维几何数据中直接计算形状指数可能会出现较大的误差;传统技术没有兼顾外部环境对物体成像的影响,得到的识别结果不具有普适性。此外大多数的识别技术对三角网格数据较好,对没有明确网格结构的点云数据效果欠佳,通用性需进一步提高。由此本文针对以上问题,尤其是在提高几何形状描述算子的准确性方面展开了具体研究,并最终提出了基于多尺度形状指数的三维几何特征识别方法。本文的主要工作和创新点如下:(1)初始输入数据为单幅二维灰度图像,对传统的基于单图像的三维几何信息提取方法进行改进,首先利用光学知识估算光源的方向参数,其次基于朗伯反射模型和牛顿迭代法对目标物体进行三维重建,最后提取出能够表征曲面局部几何形状特性的基础特征平均曲率、高斯曲率以及最大和最小主曲率。(2)提出在计算离散点云数据的形状指数时要选取适合的特征空间尺度。首先基于高斯滤波和微积分的相关内容,推导三维曲线在三维实体空间中的尺度空间方程,进一步把尺度空间方程扩展到三维空间中的表面,建立一个关于曲面上点平均位移的误差函数。把特征尺度定义为点归一化距离的最大值,从而将形状指数与特征尺度建立关联。(3)引入关于几何特征识别的一个数量级即曲率测度,提高几何特征识别过程中的准确率,获取关于底层几何形状的信息。结合以上研究对基于形状指数的三维几何特征进行系统的分析和分类。(4)将所提出的几何特征识别方法应用于工件识别中进行相关的研究和实验。识别过程采用了工厂生产中比较有代表性的工件种类图像,并选取了泛化能力较强的分类方法即支持向量机对选取出的工件样本图像依次进行相应的训练和特征识别。基于单图像的三维几何特征识别表现出较高的效率和准确率。
【学位授予单位】:山东师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41

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