摘要：本文研究目的是運(yùn)用基于等距變換的三維點(diǎn)云相似性檢測算法來為三維點(diǎn)云識別和分類問題提供新的方法.該研究方法利用投票空間的思想,認(rèn)為相似的點(diǎn)對具有相同的等距變換.首先,通過B樣條參數(shù)曲面擬合表達(dá)物體形狀.其次,定義了一種主曲率和法向量組成的局部幾何特征來匹配特征點(diǎn)對.計算點(diǎn)對特征之間的等距變換,將等距變換進(jìn)行分類,比較同類等距下點(diǎn)對間特征的等距距離.最后,在每類等距變換下,對具有相同近似等距的點(diǎn)對進(jìn)行基于PCA的聚類算法,從而得到相似點(diǎn)對之間構(gòu)成的相似區(qū)域.實(shí)驗研究結(jié)果顯示在通過普林斯頓和TOSCA點(diǎn)云數(shù)據(jù)集下測試,對原始點(diǎn)云進(jìn)行等距變換、噪聲、降采樣的處理后,能夠檢測到物體形狀上的相似區(qū)域.研究結(jié)論:通過實(shí)驗,驗證了算法的可行性和魯棒性,該方法簡化了數(shù)據(jù)的預(yù)處理的過程,能夠高效檢測物體模型的相似性,對三維點(diǎn)云的分類和識別問題有著很好的應(yīng)用前景.