【摘 要】
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随着计算机科学的发展,传统的基于二维图像的研究已经不能满足人们生产生活的需要,人们通过计算机去认识和研究世界开始向三维空间发展。数字化地球,数字化城市等新颖的名词越来越被人们熟知,三维点云数据采集技术越来越精密,采集量也越来越大,人们对三维数据的需求量越来越大,精度要求越来越高。都不断促进三维点云数据处理技术的发展,如何加快配准速率,提高配准精度,是当下急需解决的问题。其中影响点云配准的两个问题,
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随着计算机科学的发展,传统的基于二维图像的研究已经不能满足人们生产生活的需要,人们通过计算机去认识和研究世界开始向三维空间发展。数字化地球,数字化城市等新颖的名词越来越被人们熟知,三维点云数据采集技术越来越精密,采集量也越来越大,人们对三维数据的需求量越来越大,精度要求越来越高。都不断促进三维点云数据处理技术的发展,如何加快配准速率,提高配准精度,是当下急需解决的问题。其中影响点云配准的两个问题,一个是点云的体量过大,另一个是点云配准算法自身的局限性,都会导致配准效率低下。因此,本文对点云配准过程进行深入分析,从点云精简和点云的初始配准两个方面进行改进,提高点云精配准的运算效率和配准精度。论文的研究如下:（1）在切片的精简方法的研究基础上,对于切片后无序的散乱点云,根据每层切片的几何特征对点云数据排序构建截面线,再利用二维的D-P算法对截面线进行精简的方式,实现一种基于切片理论的改进精简算法。（2）在点云初始配准方面,提出一种基于特征直方图的配准方法,根据点云法向量的变化提取特征点,通过构建高维度特征直方图对特征点匹配,最后使用随机采样一致性算法（RANSAC算法）和刚性距离约束条件对匹配点对筛选,完成初始配准的提速过程。（3）对具有一定初始位置的点云数据,采用改进的精简方法先进行精简再完成配准过程,通过改变不同的精简比例,探究不同的精简比例对配准精度及效率的影响;对没有初始位置的散乱点云数据先通过改进的初始配准算法进行配准,再根据初始配准结果采用ICP算法进行精确配准,通过与经典的ICP算法配准实验进行对比,证明改进算法可以更快的完成点云的配准。
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