【摘 要】
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为了提高不同角度多次测量得到的点云数据配准速度和精度，本文提出了一种基于点云邻域几何特征约束改进的配准方法.首先，针对点云数据量大并缺少拓扑信息，选取关键点集，估计
【机 构】
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西北农林科技大学 信息工程学院,杨凌712100
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为了提高不同角度多次测量得到的点云数据配准速度和精度，本文提出了一种基于点云邻域几何特征约束改进的配准方法.首先，针对点云数据量大并缺少拓扑信息，选取关键点集，估计关键点集中每个点的支撑邻域，并拟合其支撑曲面，进一步计算邻域几何特征，其次，对目标关键点集加权采样后利用特征相似度建立特征匹配点对对应关系，再次，计算变换参数完成初始配准，最后，利用几何特征改进的迭代最近点算法进行精确配准.用该算法对两组bunny和兵马俑模型点云数据进行测试，测试表明，该方法与传统的特征配准算法相比配准速度提高了约11.9％，精确配准误差约为传统算法误差的1％.
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