【摘 要】
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针对空间非合作目标点云配准过程中目标残缺、机动过快等问题，对TOF（Time-Of-Flight）相机点云配准过程进行了研究。利用相机可同时获取灰度与深度图的特点，提出了一种基于霍夫变换的点云配准改进算法，在提供精确初始位姿的同时，也加速了最近点搜索过程。对TOF相机摄得灰度图进行边缘检测，利用边缘点以随机霍夫变换的方法拟合椭圆中心，使待配准点云与参考点云中心配准。随后检测图像几何特征，与对应参考
【基金项目】
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国家重点研发计划课题（2019YFA0706002）； 国家重点研发计划课题（2019YFA0706003）；
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针对空间非合作目标点云配准过程中目标残缺、机动过快等问题，对TOF（Time-Of-Flight）相机点云配准过程进行了研究。利用相机可同时获取灰度与深度图的特点，提出了一种基于霍夫变换的点云配准改进算法，在提供精确初始位姿的同时，也加速了最近点搜索过程。对TOF相机摄得灰度图进行边缘检测，利用边缘点以随机霍夫变换的方法拟合椭圆中心，使待配准点云与参考点云中心配准。随后检测图像几何特征，与对应参考点特征相配，提高初始位姿精度，既避免算法陷入局部最小，也可解决目标点云缺失无法配准的难题。最后，在最近点搜索过程中，引入改进kd-tree方法，以3σ准则剔除单次k邻近的离群点，提高了相机动态性能。以某实拍卫星模型对算法进行仿真分析，成功验证了其对于残缺目标配准的可行性与鲁棒性。同时，在完整与残缺点云目标下，基于霍夫变换的空间非合作目标点云配准算法较于常规霍夫变换法相比分别提速955.3%和440.4%，且精度相当，具有较为广泛的应用前景。
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