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结合显著特征点与马尔科夫随机场的特性,提出一种新的散乱点云特征提取算法研究.首先构造点云的显著度函数,计算点云模型中散乱点的显著度;然后根据点的显著度及点间测地距构造Reeb图,由Reeb图及判断Reeb图显著点的两个条件提取显著特征点;接着根据点到显著特征点及中心点的距离计算马尔科夫随机场的联合密度函数,通过贝叶斯估计求最大后验概率分布函数,采用马尔科夫最大后验概率框架归约简化得到最优标号的目标函数;最后采用图割法求解目标函数,依赖全局能量变化调整标号集,得到点云的最优标号集,并根据最优标号集与点