【摘 要】
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三维扫描设备可以快速获取被测物体的表面形状信息,其测量得到的海量三维点坐标数据称为点云。在三维物体数字化过程中,由于受测量设备测量范围的限制以及被测物体外形的复杂性
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三维扫描设备可以快速获取被测物体的表面形状信息,其测量得到的海量三维点坐标数据称为点云。在三维物体数字化过程中,由于受测量设备测量范围的限制以及被测物体外形的复杂性等,三维检测一次只能得到物体某一部分表面的数据,要得到物体完整的形状信息,需要从不同角度使用多次定位进行测量,测量结果通过配准后才能重构出整个对象。对不同视角下测量得到的点云数据的拼接问题是逆向工程、计算机视觉、医学图像处理等领域的一项重要研究内容。
本文分析了三维坐标变换和点云数据拼接的原理,较为深入地研究了点云拼接技术的理论和方法,主要介绍了基于特征的拼接算法和迭代最近点ICP(Iterative Closest Point)算法及其改进算法。
传统的ICP算法要求待拼接的两点云数据间存在子集包含关系,并且初始位置不能出现错位和滑动,并不能有效解决测量点云的多视定位问题。虽然有很多改进的ICP算法,但只适用于存在明确对应关系的数据点集和模型间的定位。
为了解决不存在明确对应关系的两个点集间的拼接问题,本文在对应点的寻找和相似度的测量上做了改进,提出了一种基于曲率的点云数据拼接算法,以曲率特征点来判断对应点集,能快速准确的找到重叠区域,并用Hausdorff距离作为度量准则,找出一一对应的匹配点对,并用最大、最小主曲率对这些对应点进行检验和筛选,经过迭代求解、坐标变换,完成视图间的拼接。
最后,本文用VC++和OPENGL对提出的主要算法进行了编程,并应用点云数据进行了验证和应用研究,实例表明本算法在有效点的判断上,准确性高,在保证较好的匹配精度的前提下,运行速度明显提高,有效解决了不存在明确对应关系的点云视图间的定位问题。
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