融合空間聚類與結(jié)構(gòu)特征的點集配準優(yōu)化算法

摘要： 在點集配準中，噪聲、非剛性形變和誤匹配的存在，產(chǎn)生了求解非線性最優(yōu)空間變換困難的問題。針對這個問題引入局部約束條件，提出了一種采用局部空間聚類和鄰域結(jié)構(gòu)特征的點集配準優(yōu)化算法(PR-SDCLS)。首先，利用點集空間距離矩陣構(gòu)造運動一致性聚類子集和離群值聚類子集；然后，在運動一致性聚類子集中分別使用高斯混合模型擬合，并引入通過融合形狀上下文特征描述子與加權(quán)空間距離獲得考慮全局和局...