【摘 要】
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随着RGB-D数据采集系统的兴起，利用RGB-D数据的室内场景重建成为三维重建领域的热点，作为其中的关键环节，点云配准技术受到了广泛的关注与研究。本文针对稀疏建图中关键帧间点云配准问题，通过引入场景分类方法，研究了几何结构信息与光度纹理信息有效结合的点云粗配准算法，并在粗配准的基础上进一步地研究了点云精配准算法，实现了关键帧间准确鲁棒的变换矩阵估计。本文的主要研究内容如下：
1.介绍了RGB-D数据采集系统，分析了该系统的工作原理，设计并完成了系统标定实验，进行了场景点云采集实验，实现了场景点云
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随着RGB-D数据采集系统的兴起，利用RGB-D数据的室内场景重建成为三维重建领域的热点，作为其中的关键环节，点云配准技术受到了广泛的关注与研究。本文针对稀疏建图中关键帧间点云配准问题，通过引入场景分类方法，研究了几何结构信息与光度纹理信息有效结合的点云粗配准算法，并在粗配准的基础上进一步地研究了点云精配准算法，实现了关键帧间准确鲁棒的变换矩阵估计。本文的主要研究内容如下：
1.介绍了RGB-D数据采集系统，分析了该系统的工作原理，设计并完成了系统标定实验，进行了场景点云采集实验，实现了场景点云的数据组织、自适应降采样、离群点剔除、法矢量估计等预处理。
2.研究了基于改进的随机采样一致性(RANSAC)的点云粗配准算法。分别对点云数据与彩色图像完成了关键点的检测、描述与匹配，依据场景类别实现了几何匹配与光度匹配的适应性结合，提出了一种改进的RANSAC算法，实现了鲁棒有效的初始变换估计。
3.研究了场景分类算法。采用局部二值模式算子完成了对场景特征的编码，提出了一种二值有效性模板，实现了场景特征向量的有效提取；采用三分类支持向量机构建分类器，完成了分类器的训练与测试。
4.研究了基于迭代最近点(ICP)的点云精配准算法。分析了流行的ICP算法框架，依据算法框架提出了一种改进的ICP算法，通过对匹配关系与最优化解算的调整与改善，实现了准确、快速、稳定的点云精配准。
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