点模式匹配是模式识别领域中的核心内容，尤其在大数据时代，算法的效率和准确性至关重要。传统的形状描述子（Shape Context, SC）匹配算法是基于点的局部环境进行匹配，但在处理大角度旋转的情况时，由于依赖点的切线方向作为正方向，其表现并不理想，这限制了其在某些领域的应用。
为解决这一问题，本文提出了一种结合中心点的CSC（Centered Shape Context）描述子和Kulm-Munkres算法的新型CSOKulmMunkres算法。该算法通过利用CSC描述点的特征，构建一个加权二分图，并利用Kulm-Munkres算法求解最优匹配，有效地解决了大角度旋转带来的匹配问题。CSC描述子通过选择中心点来定位点在点集中的位置，并通过特殊系数强调局部信息，减少了远处噪声和干扰点的影响。
此外，本文还进一步拓展了这一算法，将其应用于三维空间中的点集合配准问题，提出了TCSC-KM算法。通过降低维度和分解复杂问题，实现了对三维点模式的高效匹配，实验结果证明，与传统的SC和RSC算法相比，CSC-KulmMunkres及其三维扩展版本在应对旋转、噪声和异常点时表现出更优的性能，且算法复杂度较低，无需迭代。
点模式匹配在多个领域，如生物信息识别（人脸识别和虹膜识别）、医学图像分析、手写识别、遥感图像处理、航位与姿态估计以及计算生物学（蛋白质结构识别和DNA序列匹配）等，都有着广泛应用。根据点集的匹配程度和点的信息量，匹配问题可分为不同难度级别。本文着重研究的是最复杂的类别，即点集不完全匹配且点无先验信息的情况。
现有的点模式匹配技术主要分为两类：基于变换关系的算法和基于匹配关系的算法。前者如PSO匹配算法，后者则包括SC算法等。本文的贡献在于提出了一种克服传统SC算法局限的新方法，提高了匹配的准确性和鲁棒性，尤其是在应对旋转和噪声方面，展示了算法的创新性和实用性。
本文对点模式匹配算法进行了深入研究，不仅提出了一种新的匹配策略，还将其成功应用于实际问题中，为点模式匹配领域的研究提供了有价值的参考。关键词：点模式匹配、SC描述子、Kulm-Munkres算法、CSOKulmMunkres算法、三维匹配。
