【摘 要】
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为了提高三维点云数据配准的效率,提出一种基于法向量分布特征的关键点初始匹配与迭代最近点(ICP)的精确配准的两步点云配准算法。首先,定义点云的邻接区域和法向量分布特征
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472029,61473031);科技部国家重点研发计划(2016YFB1200100);北京市自然科学基金(4152042);中央高校基本科研业务费专项资金(2016JBZ005,2016JBM019,2016JBM016)
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为了提高三维点云数据配准的效率,提出一种基于法向量分布特征的关键点初始匹配与迭代最近点(ICP)的精确配准的两步点云配准算法。首先,定义点云的邻接区域和法向量分布特征计算模型,提出基于该模型的关键点选择算法;其次,为每个关键点建立局部坐标系,计算关键点的快速点特征直方图,使用采样一致性配准算法匹配关键点的特征,去除错误匹配点,求解出变换矩阵,完成初始配准;最后,使用ICP算法,对多视点云的初始配准结果进行精确配准。实验结果表明,在散乱点云数据和自获取的深度点云数据配准中,该算法能够在确保配准精度的同时有效提升配准效率。
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