В связи с тем, что существующие вручную разработанные дескрипторы не обеспечивают всестороннее описание локальных геометрических особенностей поверхности, в данной работе предлагается высокоразличимый и устойчивый дескриптор многовидового геометрического распределения (Multi-View Geometric Distribution Signatures, MGDS). Сначала на основе ключевых точек и их соседних точек строится локальная опорная система (Local Reference Frame, LRF), проводится вокселизация локальной поверхности, вычисляются распределение центров масс трехмерных вокселей, двухмерные контурные характеристики секторов, распределение плотности точек сетки и колебания глубины локальной поверхности, что формирует геометрический дескриптор. Затем локальная поверхность многократно вращается на основе LRF для создания нового представления формы, а затем поверхность после вращения кодируется с использованием информации о центрах масс, контурных точках, плотности и колебаниях значения z. Путем получения этих геометрических дескрипторов с нескольких ракурсов они объединяются в вектор признаков, образуя итоговый многовидовый геометрический дескриптор MGDS. В статье проведены эксперименты на четырех наборах данных RandomView, SpaceTime, Kinect и B3R с различным гауссовским шумом и разрешением сетки, а также сравнение с 10 существующими дескрипторами. По сравнению с другими дескрипторами MGDS показывает лучшие характеристики локальных дескрипторов. Результаты экспериментов показывают, что предлагаемый MGDS обладает хорошей дескриптивностью и устойчивостью, и может использоваться для точной регистрации трехмерных облаков точек.

облако точек; локальный дескриптор; многовидовые признаки; слияние признаков; сопоставление признаков