张靖　　周明全，2　　张雨禾　　耿国华

基于马尔科夫随机场的散乱点云全局特征提取

张靖1周明全1，2张雨禾1耿国华1

为了精确提取点云数据中的特征信息，针对激光扫描获取的三维散乱点云数据，提出一种基于马尔科夫随机场（Markov random field，MRF）的散乱点云特征提取方法.首先，根据散乱点的曲率估计及阈值初始化点标号并判定稳定点，将稳定点标记存储在数组中；然后，将优化不稳定点的标号问题转化为随机场标号的能量函数问题，引用贝叶斯估计求后验概率分布函数及MAP-MRF（Maximum a posteriori-Markov random field）框架归约得到目标函数；最后，根据图割法α-expansion算法，利用标号调整过程中标号集相对能量变化得到不稳定点的最优标号集，将其与存储稳定点的数组综合，根据点标号提取特征点.实验结果表明，该方法简单、高效、无需人工调参，能够依据全局能量的变化自适应提取特征，特征提取结果令人满意.

散乱点云，特征提取，马尔科夫随机场，标号

引用格式张靖，周明全，张雨禾，耿国华.基于马尔科夫随机场的散乱点云全局特征提取.自动化学报，2016，42（7）: 1090-1099

随着三维扫描技术的快速发展，通过激光扫描技术获得点云模型成为近几年几何模型的通用表示形式.一个物体的表达是通过精确描述该物体尖锐特征实现的，特征是反应模型几何外观的最小基元，也是模型外观准确表达的关键因素，因此，特征提取技术也成为数字几何处理中备受关注的热点话题，是后续模型分析、数据配准、曲面重建……