多尺度轮廓特征匹配与3D重建

摘要

本文将轮廓的局部特征描述与全局特征描述相结合,提出一种基于曲率的多尺度二维轮廓特征描述的配准方法.首先根据所获取二维轮廓的采样点,建立不同尺度上的曲率特征描述,然后依据轮廓采样点集建立轮廓的整体特征描述符.最后借助改进的Smith-Waterman方法计算两个二维轮廓之间的最优的对应关系,实现轮廓的配准.我们将该方法应用于深度图像的三维重建中,实验结果表明,能有效的提高点云配准算法的稳定性,避免传统迭代最近点算法中局部最优现象导致的错误匹配.