一种用于完整编码三维局部曲面信息的新型 SDASS 描述子

局部特征描述是三维计算机视觉中基础且具有挑战性的任务。本文提出一种名为细分空间偏离角统计（SDASS）的新型描述子，用于在局部参考轴（LRA）上编码局部曲面的几何与空间信息。在几何信息编码方面，考虑到通常用于编码局部曲面几何信息的曲面法线易受各种干扰（如噪声、网格分辨率变化等）影响，我们提出一种鲁棒的几何属性，称为局部最小轴（LMA），以替代法线来生成 SDASS 描述子中的几何特征。在空间信息编码方面，我们基于 LRA 使用两种空间特征来完整编码局部曲面的空间信息，LRA 通常比局部参考坐标系（LRF）具有更高的整体可重复性。此外，提出了一种改进的 LRA 以增强我们的 SDASS 对噪声和网格分辨率变化的鲁棒性。SDASS 描述子的性能在四个流行数据集上进行了严格测试。结果表明，我们的描述子具有高描述力和强鲁棒性，其性能大幅优于现有算法。最后，将该描述子应用于三维配准，准确的结果进一步证实了我们的 SDASS 方法的有效性。