61、基于几何特征的3D轮廓匹配方法解析

基于几何特征的3D轮廓匹配方法解析

1. 引言

在计算机视觉、模式识别和物体复原等众多应用领域中，3D轮廓曲线匹配是一个重要的研究问题。精确且快速的轮廓匹配在物体识别和3D重建中起着关键作用。此前，众多研究者提出了多种3D曲线匹配算法，但各有其局限性：
- Pajdla等人的半微分不变量法 ：利用曲线上两点间的距离和切向量比较两点相似度来完成3D曲线匹配。不过，该方法无法充分利用几何特征。
- Kishon等人的样条法 ：先用B样条近似轮廓曲线，提取曲线特征并转换为一维字符串进行比较。但样条在曲线旋转和缩放时不具有不变性，应用范围受限。
- Zhang等人的傅里叶变换法 ：计算量小，傅里叶描述符能一定精度描述轮廓曲线，但无法描述曲线局部信息，难以找到最长匹配子段。
- Chen等人的傅里叶 - 小波变换法 ：计算量大。
- Rodriguez等人的投影法 ：将3D曲线投影到2D平面，用字符串匹配测量相似度，计算复杂。
- Kong等人的重采样法 ：通过多边形近似重采样曲线，结合局部和全局特征完成匹配，但多次重复步骤影响匹配速度。
- Copper等人的贝叶斯概率评估法 ：需要较多人工干预，速度慢且精度不足。
- Sabalatnig等人的属性分类法 ：用描述语言对碎片属性分类，根据比较结果确定轮廓是否匹配，该方法依赖结果给定和碎片标注。 </