基于相关系数平方和最大的三维点云配准

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点云配准是三维重建过程的核心问题之一,针对点云散乱、数据存在缺失以及噪声干扰情况下配准效率差、精度低的问题,提出一种基于相关系数平方和最大(MCC)的点云配准算法。本文首先分别对目标点云与待配准点云去均值化后进行旋转,使得旋转后的两组点云各自满足行向量间相关系数平方和最大;然后,利用粒子群优化算法分别求解出两组中间态旋转矩阵;最后,根据两组中间态旋转矩阵求解出两点云之间的旋转矩阵和平移向量,进而实现点云配准。通过仿真结果表明,在点云散乱、数据存在缺失以及噪声干扰的情况下,本文算法比其他现有几种算法的配准速度更快、精度更高,且鲁棒性良好。
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