【CN109919984A】一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910299321.9
(22)申请日 2019.04.15
(71)申请人 武汉惟景三维科技有限公司
地址 430000 湖北省武汉市东湖开发区高
新大道999号
(72)发明人 李中伟 钟凯 刘玉宝
(74)专利代理机构 武汉红观专利代理事务所
(普通合伙) 42247
代理人 陈凯
(51)Int.Cl.
G06T 7/30(2017.01)
(54)发明名称
一种基于局部特征描述子的点云自动配准
方法
(57)摘要
本发明提出了一种基于局部特征描述子的
点云自动配准方法，能够基于局部快速点特征直
方图描述子以及采样一致性算法获取初始匹配
点对，通过误差度量损失函数获取到粗配准矩
阵，然后结合迭代最近点算法获取精配准刚体变
换矩阵，可以有效的解决由于不同视角下三维点
云无法自动配准的问题；与现有的方法相比较，
本发明优点在于无需粘贴标志点，不受定位装置
的影响，无需额外的辅助装置，对环境的要求也
不高，并且效率较高，在实际的测量中，本方法具
有较高的鲁棒性。权利要求书3页 说明书7页 附图4页CN 109919984 A 2019.06.21
C N 109919984
A
1.一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法，其包括以下步骤：
S1、使用面结构光扫描仪测量被测工件，获取不同视角位姿下的单片点云数据，以第一次测量的单片点云数据为源点云，以第二次测量的单片点云数据为目标点云，得出源点云与目标点云的“中间值”，在下一次配准中，以“中间值”为源点云，以第三次测量的单片点云数据为目标点云，以此类推；
S2、将获取的点云数据进行点云预处理；
S3、计算局部特征点描述子，并使用采样一致性算法获取点云粗匹配的刚体变换矩阵；S4、基于迭代最近点的算法获取精确的刚体变换矩阵，包括以下步骤：
S401、在源点云的K邻域内，计算点到法线的距离，将小于距离阈值的点对认为是匹配点；
S402、通过两个配准中点云的重叠部分的k个最佳对应关系估计，最终使用的对应关系数量根据预设重叠百分比的方法选择匹配点对，并将匹配点对存入匹配点对集C ”；
S403、采用点到面误差度量优化方法建立相应的数学模型，然后通过求解目标函数获得刚性变换矩阵，从而获得旋转矩阵R和平移矩阵T两部分；
S404、通过矩阵乘法、旋转矩阵R和平移矩阵T计算得到相应的转换坐标，将不同坐标系下的测量数据转换到统一坐标系下，得到完整的测量数据模型，完成测量点云刚性变换；
S405、通过设置配准收敛的条件为同时满足旋转收敛条件和平移收敛条件，否则跳回S401，进行下一次迭代，旋转收敛条件为测量点云的旋转角度的余弦值cos θ是否大于预设的旋转阈值e，若是，则旋转收敛，否则未旋转收敛；
所述平移收敛条件为测量点云的平移距离D是否小于预设平移阈值t，若是，则平移收敛，否则未平移收敛。
2.如权利要求1所述的一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法，其特征在于：所述S2中点云预处理包括以下步骤：
S201、使用kd -tree方法对测量的点云数据建立邻域关系，分别计算源点云K领域内的法向量和目标点云K领域的法向量；
S202、对输入单片点云数据的查询点和邻域点之间的距离进行统计分析，并修剪掉不符合预设阈值的大尺度噪声，进而去除体外孤立点；
S203、使用移动最小二乘法对点云做平滑处理；
S204、使用栅格采样算法和栅格大小自适应算法进行点云降采样。
3.如权利要求2所述的一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法，其特征在于：所述S202中预设阈值的确定方法为：计算点k邻域的平均距离，根据距离计算均值和方差来决定出对应的阈值。
4.如权利要求2所述的一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法，其特征在于：所
述S204中栅格大小自适应算法为：
其中，m是测量点云中点的数目，Q i 是查询点云中的点，Q i -closest 是Q i 的最近邻点，l R 是栅格大小。
5.如权利要求1所述的一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法，其特征在于：所
权 利 要 求 书1/3页2CN 109919984 A
图像特征提取综述
图像特征提取的定位是计算机视觉和图像处理里的一个概念，表征图像的特性。输入是一张图像（二维的数据矩阵），输出是一个值、一个向量、一个分布、一个函数或者是信号。提取特征的方法千差万别，下面是图像特征的一些特性： 边缘 边缘是两个区域边界的像素集合，本质上是图像像素的子集，能将区域分开。边缘形状是任意的，实践中定义为大的梯度的像素点的集合，同时为了平滑，还需要一些算法进行处理。角 顾名思义，有个突然较大的弧度。早起算法是在边缘检测的基础上，分析边缘的走向，如果突然转向则被认为是角。后来的算法不再需要边缘检测，直接计算图像梯度的高度曲率（合情合理）。但会出现没有角的地方也检测到角的存在。 区域 区域性的结构，很多区域检测用来检测角。区域检测可以看作是图像缩小后的角检测。 脊 长形的物体，例如道路、血管。脊可以看成是代表对称轴的一维曲线，每个脊像素都有脊宽度，从灰梯度图像中提取要比边缘、角和区域都难。 特征提取 检测到特征后提取出来，表示成特征描述或者特征向量。 常用的图像特征：颜色特征、 纹理特征 形状特征 空间关系特征。 1.颜色特征 1.1特点：颜色特征是全局特征，对区域的方向、大小不敏感，但是不能很好捕捉局部特征。 优点：不受旋转和平移变化的影响，如果归一化不受尺度变化的影响。 缺点：不能表达颜色空间分布的信息。 1.2特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 适用于难以自动分割的图像，最常用的颜色空间：RGB和HSV。 匹配方法：直方图相交法（相交即交集）、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 对颜色特征的表达方式有许多种，我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种：统计直方图，累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。 统计直方图 为利用图像的特征描述图像，可借助特征的统计直方图。图像特征的统计直方图实际是一个1-D的离散函数，即： 上式中k代表图像的特征取值，L是特征可取值个数，是图像中具有特征值为k的像素的个数，N是图像像素的总数，一个示例如下图：其中有8个直方条，对应图像中的8种灰度像素在总像素中的比例。
图像特征提取总结
图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实
区域地理特征描述方法
区域地理特征的描述方法 一、区域地理特征分析的基本方法可以概括为 进行区域定位——根据区域位置，判断分析地形、气候的类型和特征——以地形、气候条件为基础，确定其相应的水文、植被、土壤等自然地理要素的特征——以自然地理特征为条件，分析自然地理特征对主要人文地理现象的影响。 分析评价区域发展的主要优势条件和限制性因素——确定区域发展方向、主要问题及其解决措施。 二、区域的自然地理特征
1、地理位置特征：绝对位置（半球位置、经纬度位置），相对位置（海陆位置、政治、经济地理位置等） 2、地形特点描述：①主要地形类型②地势特点（起伏大小、倾斜方向）③典型地形区分布，延伸方向④特殊地形地貌⑤常见地质灾害⑥海岸线特征（长短、曲直） 3、区域气候特点描述：①气候类型和气候分布②气温特点（冬夏气温高低、气温季节变化，温差大小、温度带）③降水特点（降水总量、降水空间分布和季节变化、水热配合情
况、干湿状况）④光照状况⑤气象灾害 如中国南方地区气候特点：①气候类型以亚热带季风为主，热带季风气候面积小②冬季温和少雨，夏季高温多雨，雨热同期③雨季长雨量大，夏秋季节多台风，地处湿润区，年降水量800毫米以上。 4、河流水系水文特点 水系特点：①河流长度、流向②流域面积大或小③支流多或少④河网密度、⑤落差大小或峡谷数量分布⑥河道弯曲还是平直（例如长江上游水系特点：落差大，多峡谷，支流多，
金沙江段自北向南流，流域面积小；川江段自西向东流，流域面积较大）分析金沙江段流域面积小的原因：因为流经地区河谷狭小，汇水面积小所以流域面积狭小。 水文特点：①流量大小、②流速③水位季节变化大小、汛期长短、汛期出现在哪个季节④含沙量大小、⑤有无结冰期及其长短、有无凌汛⑥水能⑦航运价值的大小。 5．植被、土壤特征 植被：①类型②水平分布规律③垂直地域分异是否显著 土壤：①类型②分布③特点 6．自然资源：
图像局部特征描述子研究分析(未完-待续)
研究背景 在日常生活中，我们主要依赖于视觉来感知外界的信息，比起听觉，视觉能给我们更加丰富的描述。人们一直想通过计算机视觉来描述视觉信息中有意义和有用的东西。首先，我们必须回答什么类型的信息是我们想要的？如何提取这样的特征信息？有人定义视觉为发现图像是什么和在哪里的过程，这强调了视觉是一个信息处理任务[]。而如何构建一个视觉系统来进行这样的信息处理任务是很多学者研究的问题之一。其中，达成统一共识是利用不同的特征层来构建这一个视觉模型系统，最简单的三层体系结构为低层、中层、高层。而本文基于最基本的图像描述方法——尺度的概念，利用尺度空间表示法来分析最低层图像数据。尺度空间方法是一种尺度参数连续、不同尺度空间下采样保持一致性的视觉多尺度分析。 视觉多尺度分析是一种新的视觉信息处理方法，其基本思想是：当我们用眼睛观察物体且物体和观察者之间的距离（将距离视为尺度参数）不断变化时，视网膜将感知到不断变化的图像信息，分析和综合这些不同尺度下的视觉信息以获得被观察物体的本质特征，这种视觉分析方法即称为视觉多尺度分析。 尺度空间方法的基本思想是：在视觉信息（图像信息）处理模型中引入一个被视为尺度的参数，通过连续变化尺度参数获得不同尺度下的视觉处理信息，然后综合这些信息以深入地挖掘图像的本质特征。尺度空间方法将传统的单尺度视觉信息处理技术纳入尺度不断变化的动态分析框架中，因此更容易获得图像的本质特征。 为什么要研究尺度空间？可以从以下几个通俗的描述来说明： 1）现实世界的物体由不同尺度的结构所组成； 2）在人的视觉中，对物体观察的尺度不同，物体的呈现方式也不同； 3）对计算机视觉而言，无法预知某种尺度的物体结构是有意义的，因此有必要将所有尺度的结构表示出来； 4）从测量的角度来说，对物体的测量数据必然是依赖于某个尺度的，例如温度曲线的采集，不可能是无限的，而是在一定温度范围进行量化采集。温度范围即是选择的尺度； 5）采用尺度空间理论对物体建模，即将尺度的概念融合入物理模型之中。 尺度空间数学定义表示如下： 设多尺度分析的初始图像为0()u x （x ， 为图像区域），(,)u x t 为多尺度分析用于图像所获得的在尺度(0)t t 时的图像，称0:()(,)t T u x u x t 为尺度空间算子，尺度空间算子族 0t t T 为尺度空间，并称为0:()(,)t h T u x t u x t h 尺度由t 变化到t h 的尺度空间算子。 依据尺度空间公理，尺度空间算子应满足如下定义的视觉不变性： 定义2 设t T 为尺度空间算子，称t T 具有
形状特征提取
形状特征提取 （一）特点：各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，或者说，特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。另外，从 2-D 图像中表现的3-D 物体实际上只是物体在空间某一平面的投影，从2-D 图像中反映出来的形状常不是3-D 物体真实的形状，由于视点的变化，可能会产生各种失真。 （二）常用的特征提取与匹配方法 Ⅰ几种典型的形状特征描述方法 通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。 几种典型的形状特征描述方法： （1）边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法。Hough 变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法，其基本思想是点—线的对偶性；边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘，然后，做出关于边缘大小和方向的直方图，通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵。 （2）傅里叶形状描述符法 傅里叶形状描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述，利用区域边界的封闭性和周期性，将二维问题转化为一维问题。 由边界点导出三种形状表达，分别是曲率函数、质心距离、复坐标函数。 （3）几何参数法 形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法，例如采用有关形状定量测度（如矩、面积、周长等）的形状参数法（shape factor）。在QBIC 系统中，便是利用圆度、偏心率、主轴方向和代数不变矩等几何参数，进行基于形状特征的图像检索。
地形特征的描述-高三专题复习
地形特征的描述 【高考聚焦】 例1、下为我国亚热带季风气候区一个小区域的平面图及地形剖面图。据此回答下列问题。 (1)简述三个剖面分别显示的地形特征，并综述该小区域的整体地形特征。 答：AA′剖面显示的是山地（低山、丘陵）中的一个宽阔河谷（盆地）。BB′剖面显示的是山地中的深切（“V”形）河谷（峡谷）。CC′剖面显示的是丘陵地中的河谷。该小区域山地（低山、丘陵）中分布着宽窄相间的河流谷地。 【学法导航】 地形特征的描述模式： 1.以ХХ地形为主（最多写2种） 2.地势高低（哪边高哪边低，走向） 3.起伏大小（相对高度大小） 4.主要地形（区）分布位置 5.特殊地形特征描述. （喀斯特地貌，海岸线平直） 1、地形种类--------高原.山地.丘陵.平原.盆地.山谷或河谷.冲积扇.三角洲等特殊地貌. 2、地面起伏状况坡度陡缓相对高差 3、海拔高度 4、分布特点5.重要地形剖面图特征 注意：也有只考查地势特征的题目，地势特征应从“起伏（高差）、坡度”等方面描述。熟悉世界主要地区的地形特点及部分地区地形剖面示意图 例2：简答德国的地形特点。 地势南高北低。南部为巴伐利亚高原和阿尔卑斯山地；中部为宽谷山地，北部为平原。
答案分析： 地形种类：巴伐利亚高原、阿尔卑斯山地、宽谷山地、平原； 地表起伏：地势南高北低； 分布特点：南部为……，中部为……，北部为…… 【课堂精练】 （09年全国卷Ⅱ第36题） 20世纪90年代以来花卉消费的国际需求迅速增长，北美、日本、欧洲、成为世界三大花卉消费市场。同期，下图所示国家成为所在大洲第二大花卉出口国。 （1）简述该国的地理位置及地形特征。 答案：（1）位于南美洲（西）北部，赤道从背部穿过 （位于低纬地区或热带地区），西临太 平洋。地形以高原山地为主，多高峰。 10年上海卷 (十四)读有关厄立特里亚的图文资料，回答问题。(16分) 39.归纳厄立特里亚的地势特征，并根据地势判断该国从东南部到西北部气温变化趋势． 39.中部高，东、西部相对较低（2分）；东南地势低气温高，中部地势高气温相对较低，西北部地势下降气温随之升高（1分）。
图像局部特征点检测算法综述
图像局部特征点检测算法综述 研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式，列出了主体的框架，后面还有许多地方需要增加与修改，例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面，后面会增一些具有实际代码的例子，尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域，如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域，所以它比角点的噪能力要强，稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法（LOG）,以及利用像素点Hessian矩阵（二阶微分）及其行列式值的方法（DOH）。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点，所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵：
地形特征描述模板
地形特征描述模板 分析角度答题模板 地形类型地形类型以（平原、高原、山地、丘陵、盆地）为主。地形分布(在多种地形条件下)主要地形类型的分布 地势起伏总体起伏大小，什么地方高什么地方低等。有时还要说海拔高低，如果是山脉还要说出山脉走向。 海岸线有明显海岸线的地形图，有时还要说出海岸线的曲直情况，是否多岛屿。 典型地貌该区域有哪些特殊或典型的地貌形态（黄土地貌、冰川地貌、喀斯特地 貌、峡谷、三角洲、冲积扇等） 【示例】欧洲地形的主要特点 (1)地势低平，以平原为主，为世界上海拔最低的大洲。 (2)主要可划分为三大地形单元，北部、南部为山地，中部为波状起伏的平原。 (3)冰川地貌广布，地形破碎，海岸线曲折。 典题示范 图2－1中A、B地区为高原。读图简要说明A、B高原地形的差异。 图2－1 解题(1)确定位置：根据图中的经纬度和陆地轮廓形状确定所在位置
分析(2)地形差异：地形的差异主要从地形类型、地势特征两方面分析 答题要领 (1)A高原必须体现“起伏和缓”“西高东低”的特点 (2)B高原必须体现“地面崎岖”“西北高、东南低”的特点 [答案] A(德干)高原起伏和缓，B(云贵)高原地面崎岖；A(德干)高原西高东低，B(云贵)高原西北高、东南低。 规范演练 1．阅读图文材料，完成下列要求。 材料一不丹位于亚洲南部，是喜马拉雅山东段南坡的内陆国家。农业是不丹的支柱产业，农业人口占该国总就业人口的63.3%。水力发电和旅游业是其经济的重要组成部分。 材料二图2－2为不丹等高线地形图。 图2－2 简述该国的地形特征及其对河流的影响。 2．图2－3所示国家人口稠密，经济以传统农牧业为主，森林覆盖率为29%。读图完成下列要求。 图2－3 简述该国的地形、地势特点。
【CN109919984A】一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910299321.9 (22)申请日 2019.04.15 (71)申请人 武汉惟景三维科技有限公司 地址 430000 湖北省武汉市东湖开发区高 新大道999号 (72)发明人 李中伟 钟凯 刘玉宝 (74)专利代理机构 武汉红观专利代理事务所 (普通合伙) 42247 代理人 陈凯 (51)Int.Cl. G06T 7/30(2017.01) (54)发明名称 一种基于局部特征描述子的点云自动配准 方法 (57)摘要 本发明提出了一种基于局部特征描述子的 点云自动配准方法，能够基于局部快速点特征直 方图描述子以及采样一致性算法获取初始匹配 点对，通过误差度量损失函数获取到粗配准矩 阵，然后结合迭代最近点算法获取精配准刚体变 换矩阵，可以有效的解决由于不同视角下三维点 云无法自动配准的问题；与现有的方法相比较， 本发明优点在于无需粘贴标志点，不受定位装置 的影响，无需额外的辅助装置，对环境的要求也 不高，并且效率较高，在实际的测量中，本方法具 有较高的鲁棒性。权利要求书3页 说明书7页 附图4页CN 109919984 A 2019.06.21 C N 109919984 A
1.一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法，其包括以下步骤： S1、使用面结构光扫描仪测量被测工件，获取不同视角位姿下的单片点云数据，以第一次测量的单片点云数据为源点云，以第二次测量的单片点云数据为目标点云，得出源点云与目标点云的“中间值”，在下一次配准中，以“中间值”为源点云，以第三次测量的单片点云数据为目标点云，以此类推； S2、将获取的点云数据进行点云预处理； S3、计算局部特征点描述子，并使用采样一致性算法获取点云粗匹配的刚体变换矩阵；S4、基于迭代最近点的算法获取精确的刚体变换矩阵，包括以下步骤： S401、在源点云的K邻域内，计算点到法线的距离，将小于距离阈值的点对认为是匹配点； S402、通过两个配准中点云的重叠部分的k个最佳对应关系估计，最终使用的对应关系数量根据预设重叠百分比的方法选择匹配点对，并将匹配点对存入匹配点对集C ”； S403、采用点到面误差度量优化方法建立相应的数学模型，然后通过求解目标函数获得刚性变换矩阵，从而获得旋转矩阵R和平移矩阵T两部分； S404、通过矩阵乘法、旋转矩阵R和平移矩阵T计算得到相应的转换坐标，将不同坐标系下的测量数据转换到统一坐标系下，得到完整的测量数据模型，完成测量点云刚性变换； S405、通过设置配准收敛的条件为同时满足旋转收敛条件和平移收敛条件，否则跳回S401，进行下一次迭代，旋转收敛条件为测量点云的旋转角度的余弦值cos θ是否大于预设的旋转阈值e，若是，则旋转收敛，否则未旋转收敛； 所述平移收敛条件为测量点云的平移距离D是否小于预设平移阈值t，若是，则平移收敛，否则未平移收敛。 2.如权利要求1所述的一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法，其特征在于：所述S2中点云预处理包括以下步骤： S201、使用kd -tree方法对测量的点云数据建立邻域关系，分别计算源点云K领域内的法向量和目标点云K领域的法向量； S202、对输入单片点云数据的查询点和邻域点之间的距离进行统计分析，并修剪掉不符合预设阈值的大尺度噪声，进而去除体外孤立点； S203、使用移动最小二乘法对点云做平滑处理； S204、使用栅格采样算法和栅格大小自适应算法进行点云降采样。 3.如权利要求2所述的一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法，其特征在于：所述S202中预设阈值的确定方法为：计算点k邻域的平均距离，根据距离计算均值和方差来决定出对应的阈值。 4.如权利要求2所述的一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法，其特征在于：所 述S204中栅格大小自适应算法为： 其中，m是测量点云中点的数目，Q i 是查询点云中的点，Q i -closest 是Q i 的最近邻点，l R 是栅格大小。 5.如权利要求1所述的一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法，其特征在于：所 权 利 要 求 书1/3页2CN 109919984 A
如何描述地形特征
☆如何描述地形特征： 1.地形类型（平原、山地、丘陵、高原、盆地等） 2.地势起伏状况 3.（多种地形条件下）主要地形分布 4.（剖面图中）重要地形剖面特征 ☆影响气温的因素： 1.纬度（决定因素）：影响太阳高度、昼长、太阳辐射量、气温日较差，年较差（低纬度地区气温日、年较差小于高纬度地区） 2.地形（高度、地势）：阴坡、阳坡，不同海拔高度的山地、平原、谷地、盆地（如：谷地盆地地形热量不易散失，高大地形对冬季风阻挡，同纬度山地比平原日较差、年较差小等） 3.海陆位置：海洋性强弱引起气温年较差变化 4.洋流（暖流：增温增湿；寒流：降温减湿） 5.天气状况（云雨多的地方气温日、年较差小于云雨少的地方） 6.下垫面：地面反射率（冰雪反射率大，气温低）；绿地气温日、年较差小于裸地 7.人类活动：热岛效应、温室效应等 ☆影响降水的因素： 1.气候：大气环流（气压带、风带、季风） 2.地形：迎风坡、背风坡 3.地势（海拔高度）：降水在一定高度达最大值 4.海陆位置（距海远近） 5.洋流（暖流：增温增湿；寒流：降温减湿） 6.下垫面：湖泊、河流、植被覆盖状况 7.人类活动；改变下垫面影响降水 ☆描述河流的水文特征： 1.流量：大小、季节变化、有无断流（取决于降水特征、雨水补给、河流面积大小） 2.含沙量：取决于流域的植被状况 3.结冰期：有无、长短 4.水位：高低、变化特征（取决于河流补给类型、水利工程、湖泊调蓄作用） 5.水能：与地形（河流落差大小，流速快慢）、气候（降水量的多少，径流量的大小， 蒸发量的大小）有关 ☆描述河流的水系特征： 1.长度 2.流向 3.流域面积大小 4.落差大小（水能） 5.河道曲直情况 6.支流多少 7.河流支流排列形状（扇形、树枝状） ☆影响太阳辐射的因素： 1.纬度（决定正午太阳高度、昼长） 2.海拔高度（海拔高，空气稀薄，太阳辐射强）＜eg.我国青藏高原＞ 3.天气状况（晴天多，太阳辐射丰富）＜eg.我国西北地区＞ 4.空气密度
关于图像处理中特征点描述算子的一点总结
关于图像处理中特征点描述算子的一点总结 1.SIFt算子SIFT算子是David G Lowe在2004提出的，即尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform)。它是以尺度空间的构造为基础的局部特征描述算子，对于图像的缩放、旋转和放射变换等具有不变性。SIFT算子在构建好的尺度空间的基础上搜索尺度空间中的极值点(特征点)，然后确定极值点的尺度信息以及位置，再确定极值点的方向(其邻域梯度的主方向)，最终可以得到具有鲁棒性的128维(4*4*8)的特征描述子。 2.surf特征 SURF（Speed-Up Robust Features 图像常见xx方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点： 颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。 一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。 由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的xx与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于： 它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于： 它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间： RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法： 直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。 在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于： 图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是： 将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。 （5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点： 纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行 1.地形特征描述类 模板展示 描述角度 语言表达 地形 类型 平原、高原、 山地、 丘陵、 盆地 ①地形以××为主; ②主要分布在××地形区 地势 高、低 ①地势××高××低、地势自××向××倾斜; ②地形崎岖(平坦)或地面起伏大(小) 海岸线 平直、曲折 ①海岸线平直; ②海岸线曲折,多半岛、岛屿等 特殊地貌 喀斯特地貌发育、冰川地貌发育等 应用体验 1.读某区域等高线地形图,描述图中区域的地形特征。 解答示例: 答案 高原、山地为主;高原分布在西南(南)部和东北(北)部,山地主要分布在中部;地势起伏大,西南(南)高,东北(北)低。 解析 略。 2.[2017北京文综,36(1),8分]读图,回答下题。 概述匈牙利的地形特征。 3.阅读图文材料,完成下列要求。 下图示意河套平原地区。当地将黄河水通过引水渠引入区内灌溉农田,农田灌溉退水经过排水渠汇入乌梁素海。近年来,乌梁素海出现污染加重趋势。 判断河套平原的地势特点,并简述理由。(6分) 4.(2017云南昭通上学期期末质检)读世界某区域图,据图描述M国的地形特征,并说明判断依据。(8分) 5.[2017海南单科,22(1),6分]阅读材料,完成下列问题。 香蕉是热带水果。巴拉圭生产的香蕉因甜度高而闻名,主要出口阿根廷。近年来,巴拉圭因香蕉滞销而催生了香蕉粉产业。收获的香蕉经过去皮、干燥、磨粉,制成的香蕉粉可用于制作面包、饼干、冰激凌等。下图示意巴拉圭位置及地形。 归纳巴拉圭的地形特征。(6分) 答案精解精析 应用体验 2.答案以平原、丘陵为主;多瑙河以东主要为平原,北部和多瑙河以西多山地;地势总体北部、西部高,东南部低。 解析本题考查地形特征。描述地形特征时要考虑三个方面:地形类型、各类型分布状况和地势起伏。根据图中山脉、多瑙河和匈牙利大平原等地理事物及分布信息,从上述三个方面描述即可。 3.答案特点:西高东低,南高北低(或西南高,东北低)。(3分) 理由:引水口在西南部,出水口在东北部;或灌渠多呈西南—东北走向。(3分)(答出其他合理理由也可得3分。) 解析由图中水流流向以及文字材料体现的灌溉水流方向可以判断地势西高东低、南高北低。 4.答案M国以高原、山地为主;地势中间高四周低。(4分) 依据:该国是多条河流的发源地,且呈放射状水系。(4分) 解析由图示信息可知,该国河流从中部流向四周,呈放射状;根据河流自高处向低处流动可知该国地势中间高,四周低。 5.答案地势较低,海拔在500米以下;(2分)以平原为主;(2分)地势自巴拉圭河(中部)向两侧逐渐升高。(2分) 解析结合图示信息,从地形类型和地势起伏两方面归纳巴拉圭地形特征。 第2讲特征描述类试题的答题方法 【课程简介】 描述地理事物的特征与分布是高考的高频考点，本节课将以典型例题为例，帮助考生构建相应的答题模板,使考生答题有思路，能用地理专业术语正确表述地理事物的现象，准确描述和揭示地理事物的特征，使考生落笔有高分！ 【经典例题】 例1（2011年全国卷）阅读图文资料，完成下列各题。 黄麻适合在湿热的气候环境中生长。收获的黄麻在水中浸沤后，才能进行初加工以获取制作麻袋、麻布、纸张等的原料。图1中甲城市为世界最大的麻纺工业中心，也是该地区联系河运和海运的重要港口。图2为甲城市的气候资料。 图1 图2 (1)简述图示黄麻产区的气候特征。 (2)简析图示黄麻产区的地形特征。 例2（2011年山东卷）为了解区域自然地理特征并认识自然地理环境对人类活动的影响，某地理实习小组在美国西部地区进行了野外考察。图提供的是考察路线（R地→旧金山→盐湖城）及周边区域自然地理环境的相关信息。读图回答问题。 野外考察与旧金山相比，R地的气温有何特点 例3（2011.北京）说明甲地降水特征及其形成原因。 例4（2008.北京卷）读图，回答下列问题。 简述黄河乌海至磴口段河流流向及水文特征。 例5（2009·全国文综Ⅱ）阅读分析材料，回答下列问题。 20世纪90年代以来花卉消费的国际需求迅速增长，北美、日本、欧洲成为世界三大花卉消费市场。同期，右图所示国家成为所在大洲第二大花卉出口国。 简述该国的地理位置及地形特征。 例6读图和材料回答问题。 简要归纳A、B两阴影区域相似的主要自然地理特征。 例7（2008.北京）读图，回答下列问题。 （1）描述图示地区主要地形区的分布状况。 命题规律根据近年问答题的设问，一般有以下类型： 1. 特征问题； 2. 区位问题； 3. 分布规律； 4. 评价问题； 5. 意义问题； 6. 措施 7成因问题。 一、特征描述。 （一）地形特征的描述模式： 描述的基本内容（思路模板）考题呈现方式地形特征的描述 地形类型 1.地形类型（平原、丘陵、山地、 高原、盆地、谷地等）；2.主要局 部地形区分布；重要地形特征（起 伏大或小）3.最高点最低点；4、 若图中以山地为主，则需描述山 脉走向。等高线地形图； 河流流向。 地形以____ 为主； ____方位以____地形 为主：地势起伏大（或 和缓）； 地势____方位高，（反 方位）低（或由方位 向反方位倾斜）； 山脉呈方位—反方位 走向 地势起伏地势高低及其变化 例1：描述我国横断山区的地形特征： 1地形以高山为主，多峡谷，山高谷深，山河相间，南北纵列分布；2地势西北高东南低；3喀斯特地地貌发育。 例2：（2011年全国文综卷，36题）黄麻适合在湿热的气候环境中生长。收获的黄麻在水中浸湿后，才能进行初加工以获取制作麻袋、麻布、纸张等的原料。左图中甲城市为世界最大的麻纺织工业中心，也是该地区联系河运和海运的重要港口。右图为甲城市的气候资料。 （2）、简述图示黄麻产区的地形特征。 答案：①为（两）大河下游冲积平原和三角洲，（海拔低于200米）②地势低平，自北（西北）向南（东南）（或自内陆向沿海）倾斜（或渐低）。 例3：（2010年全国文综新课标，36题）左图示意某区域多年平均降雪量与雪期(从当年初雪日到次年终雪日的天数)的空间分布。该区域内丘陵区每年因融雪径流造成的土壤侵蚀较为严重。 (1)根据等雪期线的分布，分析沿MN一线的地形分布特点。(12分) 答案：等雪期线在中部地区向北（东北）凸出。表明沿MN一线中部雪期短于其东西两侧地区。即东西部气温持续低于0oC的时间较长；中部气温持续低于0oC的时间较短。因此，中部地势较低（为平原），东西部地势较高（为山地）（东西高，中间低） 例4：（宜昌市2012届高三第二次调考试题）读图，回答下列问题。（28分） （1）分析该流域内的地势特征及布哈河河流水系特征。（12分） 答案：地势特征：河流由四周流向中间；公路沿中间湖泊修筑表明四周高中部低（或地势自四周向中部降低）。（4分） 水系特征：①布哈河流域地势西北高东南低，所以该河自西北向东南流，是注入青海湖的最大的河流；②布哈河位于青海湖的最大河谷中，支流多，流域面积大；③北边支流多，南边 图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1） 颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2） 颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡 的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3） 颜色矩 地形类型及其特征的分析、判定、以及描述 关于地形类型及其特征的分析、判定、以及描述等内容既是高中地理的核心基础知识之一，也是能够体现学生基本能力的热门考点之一。通过对近些年来的各级、各类试题的研究我们会发现常见的判定地形类型及其特征的方法和依据主要有以下五种命题形式。 一、依据等高线判读地形特征。 一般从地形类型及比例（以什么为主，一般不超过两个、主要地形区分布）； 地势特征（地势变化、相对高差大小、山脉走向）； 特殊地表形态（沙地、沼泽、岩溶地貌等）； 沿海的一般还要描述海岸线的曲直等， 等高线本身就是反映地形本质特征的，因此在试题中以等高线地形图的形式来命题是最常见的。这类题型的突破关键在于学会阅读等高线地形图，掌握五种基本地形的分布特征： 平原：海拔200米以下，等高线稀疏； 山地：海拔500米以上，相对高度大于200米，等高线密集； 丘陵：海拔500米以下，相对高度小于200米，等高线密度不大； 高原：海拔500米以上，相对高度小于200米，等高线在边缘较密集，顶部较稀疏； 盆地：等高线形状大致呈闭合状态，周高中低。 有些等高线地形图，在地势起伏很大的地区会省略多条等高线，使其看似稀疏，实则十分“密集”。有时会被误认为地势平坦的平原地形。如果我们平时能够养成良好的等值线地图的阅读习惯和步骤即： 一看数值范围，并确定等高距；二看形状；三看递变规律；四看疏密；五关注特殊点，这个问题便可迎刃而解。 （09福建文宗） 解析：首先看两地等高线均呈闭合状态，且海拔高度均大于500米；但A处顶部等高线 稀疏，且面积较大说明顶部地表比较平坦；边缘密集说明边缘较陡，因此确定其地形类型为高原； B处顶部面积小，且等高线密集因此B地为山地。 试题要求指出地形特征，我们只需答出地形的类型以及地势的分布特点即可。图中的中部等高线在200米以下，且分布稀疏，因此中部为平原。 综合上述分析得出答案： 地形类型：A地为高原、B地为山地 参考答案：地形特征：地形以高原、山地和平原为主，地势为西北、东南两面高，中部低，起伏大。 2012福建高考： 描述该区域地形特征： 北部以山地为主，南部以低山丘陵为主；地势南高北低；北部海岸线比较平直，南部海岸线比较弯曲，多岛屿。 第二、依据等温线的分布特点推测地形特征。如何依据等温线的分布来推测地形的特点呢？我们先来梳理一下等温线与地形的关系： 一、地形特点描述要点： 地形特点：主要从地形组成、地势特点、地表形态特点几方面说明1地形组成——以什么地形为主(面积与比重) 2.地势——海拔高度(平均海拔)海拔高低及变化(起伏)的趋势 3.地表形态——平坦、崎岖、起伏大小；特殊 4.特殊地貌（如：冰川地貌、风蚀和风积地貌、喀斯特地貌等） 5.地形分布 二、世界各大洲地形特点： 三、气候特点描述： 类型多样还是以某种（某类）气候为主；各地气候差异如何。 最突出的气候特征是什么 气候带的分布特点（受纬度、海陆、地形影响，是否对称；呈带状、条状、环状等分布；或分部分说明）四、气候特征：主要从气候类型、气温、降水特征，独有的特点(雨热的组合\ 气温的较差\降水变率) 气候类型：气候类型的种类多少，以什么气候类型为主 气温特点：冬夏气温高低、气温变化大小（较差）、热量空间分布特点（温度带） 降水特点：降水量多少，降水季节分配特点、气温与降水配合状况、降水空间分布特点（干湿区） 气候成因分析：主要从纬度、大气环流、海陆因素、地形因素、洋流因素分析 五、世界各大洲气候特点： 六、世界气温分布特点： ①低纬度气温高，高纬度气温低。气温由低纬向高纬递减. ②南半球等温线稀疏，北半球密集 ③同纬度地带，夏季陆地等温线向高纬弯曲，海洋向低纬弯曲，表明陆地气温高高于海洋；冬季相反。 ④受地形影响，陆地等温线曲折复杂；海洋沿海等温线受洋流影响弯曲明显。 ⑤北半球最高温出现在北非沙漠，最低温出现在西伯利亚北部；世界最低温出现在南极。 七、世界年降水量分布特点：①赤道附近降水最多，由赤道向两极总体趋势是年降水量逐渐减少；②南北回归线附近地区，大陆东岸降水较多，西岸降水较少；③温带地区沿海降水多，大陆内部降水少；④南北两极地区降水少⑤世界“雨极”为印度的乞拉朋齐，世界“干极”为智利的阿塔卡马沙漠 八、河流水文特征： 基于matlab的图像形状与分类的方法比较 分类就是根据被识别对象的若干特征将其归入某一类别。 形状特征 （一）特点：各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，或者说，特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。另外，从2-D 图像中表现的3-D 物体实际上只是物体在空间某一平面的投影，从2-D 图像中反映出来的形状常不是3-D 物体真实的形状，由于视点的变化，可能会产生各种失真。 （二）常用的特征提取与匹配方法 Ⅰ几种典型的形状特征描述方法 通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。 几种典型的形状特征描述方法： （1）边界特征法 该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法。Hough 变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法，其基本思想是点—线的对偶性；边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘，然后，做出关于边缘大小和方向的直方图，通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵。 （2）傅里叶形状描述符法 傅里叶形状描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述，利用区域边界的封闭性和周期性，将二维问题转化为一维问题。 由边界点导出三种形状表达，分别是曲率函数、质心距离、复坐标函数。 （3）几何参数法 形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法，例如采用有关形状定量测度（如矩、面积、周长等）的形状参数法（shape factor）。在QBIC 系统中，便是利用圆度、偏心率、主轴方向和代数不变矩等几何参数，进行基于形状特征的图像检索。 需要说明的是，形状参数的提取，必须以图像处理及图像分割为前提，参数的准确性必然受到分割效果的影响，对分割效果很差的图像，形状参数甚至无法提取。 （4）形状不变矩法 利用目标所占区域的矩作为形状描述参数,用形状不变矩描述的特征具有几何变换的不变性。 （5）其它方法 近年来，在形状的表示和匹配方面的工作还包括有限元法（Finite Element Method 或FEM）、旋转函数（Turning Function）和小波描述符（Wavelet Descriptor）等方法。 Ⅱ基于小波和相对矩的形状特征提取与匹配 该方法先用小波变换模极大值得到多尺度边缘图像，然后计算每一尺度的7个不变矩，再转化为10 个相对矩，将所有尺度上的相对矩作为图像特征向量，从而统一了区域和封闭、不封闭结构图像特征提取总结
1.地形特征描述类
特征描述类试题的答题策略与方法
高考地理地形地势特征的分析与答题方法
图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法
地形类型及其特征的分析
地形特点描述要点
基于matlab的图像形状与分类的方法比较