[发明专利]一种复杂3D点云的优化匹配方法

摘要

本发明提供了复杂3D点云的优化匹配方法，该方法先通过计算不同尺度值下的各关键点的描述向量值，比较描述向量值的相似度来确定合适的尺度值，再利用稀疏主成分分析方法对图像进行去噪处理，对去噪后的图像建立3D模型，再使用轮廓提取的方法对3D模型的特征点进行特征提取，得到多个独立的3D点云模型，最后使用对偶分解的方式，将独立的3D点云模型两两组合形成一个整体再进行匹配；本发明采用稀疏主成分分析方法，能有效的去除图像中的噪音和杂波，减小3D模型建立时的误差，再利用轮廓提取的方法来提取特征状态，增强了后续匹配中的鲁棒性，使用对偶分解的方式，解决了图像中存在多个相似物体时的匹配困难的问题。