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基于Laplace-Beltrami算子的特征点检测算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.46 MB | 2021-04-21

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　　针对三维模型的特征点检测问题，提出一种基于 Laplace- Beltrami算子的特征点检测算法。对于给定的三维网格模型，首先构造离散 Laplace- Beltrami算子矩阵，求解特征值与特征向量，随后在不同频率的特征向量上检测局部极值点和鞍点，最后通过基于特征值的加权公式把检测结果结合起来，实现对特征点不同显著度的可视化。实验对选取自 SHREC2010数据集的三维网格模型进行特征点检测，在VS2013平台上使用 Opengl进行可视化。结果表明，文中算法在三维网格模型上取得准确的检测结果，在高噪声的模型上具有鲁棒性，对等距模型能得到高度相似的结果，并且能通过分布式计算处理大尺寸的三维模型。

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