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1.2.3 拟解决的关键科学问题 （1）点云法向量、曲率的精确求解 法向量、曲率等基本特征量是特征点检测的依据，也是构建特征描述符的信息来源。法向量和曲率分别是曲面一、二阶微分量的函数，因此，在实际计算中很容易受到噪声的影响。同时，待匹配的不同场景点云存在采样密度变化和数据缺失等情况，会进一步加大计算误差。此外，基于二次曲面拟合和邻域点分析的计算准确性依赖于拟合半径选择，而当前半径选择依赖于人为经验，存在可变因素。因此，如何在含噪声、变密度、数据缺失情况下，准确、快速的计算出点云特征量成为本项目实施的关键问题之一。 （2）特征描述符的构建 一般而言，一个特征描述符由局部坐标系及在这个坐标系表示下邻域点的特征量统计构成。当前基于最大主曲率方向的构建方法容易受到噪声影响, 不能保证同一特征点在不同场景下局部坐标系的统一，影响了匹配的准确性和效率；同时，在存在遮挡和采样密度变化的情况下，点云法向量和曲率的计算偏差也会的导致特征描述符的重复性收到影响。此外，建立特征描述符时所选用邻域大小也是需要考虑的问题，过小的邻域半径会导致信息量不够丰富，而过大的半径又容易出现多个描述符间统计信息的雷同。综合上述，特征描述符的构建成为本项目要解决的关键问题。 没有金币啦，只能厚着脸皮让各位大牛提点意见了。  [ Last edited by njh19 on 2015-2-6 at 12:35 ] |
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