计算机辅助设计与图形学学报

作者：张洁琳, 王瑞雪, 于颖娟, 陈汇

关键词：3D图形, 对称点检测, 图形匹配

3D图形匹配在计算机视觉领域有着广泛的应用,其中对称图形因其几何特征十分相似,难以区分,其匹配问题一直是难点之一.针对多节肢动物模型,提出一种基于几何特征的多对称图形匹配的新算法.主要步骤为:首先选取特征点,即在热核信号极值点的基础上,采用最远点采样法和融合算法对特征点个数进行调整,得到特征点集;然后对特征点进行分类,引入对称差异度和支持点对的概念将特征点分为对称点和非对称点,再利用测地距离将对称点进一步分侧,以提高后期的匹配准确率;最后进行图形匹配,通过算法在非对称点集中确定一个参考点,利用对称点与该参考点的距离排序完成初始匹配,针对可能出现的左右交叉错误问题,对初始匹配结果进行调整,即确定模型的正方向,通过判断对称点与参考点所成向量的外积方向与正方向是否一致,将交叉错误的匹配结果进行矫正,得到正确的匹配结果.在TOSCA数据库中Ant和Spider数据集上的实验结果表明,与已有算法相比,所提算法的正确率和运行效率均有所提高,Ant模型的正确率达到了100%,Spider模型的正确率达到了80%.

来源：2023年第12期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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