【摘 要】
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针对ICP配准技术速度慢、对初始位置敏感的问题,提出一种基于FPFH特征的ICP点云配准改进算法。在提取点云的FPFH作为点云特征描述、使用SAC-IA作为初始配准的基础上,利用均匀降采样对输入点云进行数据精简,在寻找最近点过程中应用Kdtree数据结构加快寻找速度,应用线性最小二乘法优化ICP配准,最终得到从源点云到目标点云的变换矩阵。实验结果表明,改进的ICP算法可以在提高配准精度的同时加快配
【基金项目】
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河北省科技计划项目:基于物联网的冷链物流协调控制及优化(15214712)。
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针对ICP配准技术速度慢、对初始位置敏感的问题,提出一种基于FPFH特征的ICP点云配准改进算法。在提取点云的FPFH作为点云特征描述、使用SAC-IA作为初始配准的基础上,利用均匀降采样对输入点云进行数据精简,在寻找最近点过程中应用Kdtree数据结构加快寻找速度,应用线性最小二乘法优化ICP配准,最终得到从源点云到目标点云的变换矩阵。实验结果表明,改进的ICP算法可以在提高配准精度的同时加快配准速度。
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单幅图像超分辨率[1]是一个将高分辨率转换为低分辨率的经典问题。基于传统的插值方法,如线性插值、二次插值、Lanczos[2]插值通常带来平滑的图像结果。相比于传统的插值方法,基于深度学习的方法[3]能充分恢复图像的纹理细节,生成更加合理的高分辨率图像。借用了Octave Convolution的思想,并提出了分别产生不同频率的级联模块。同时使用了通道注意力机制去给不同特征图赋予权重。图像超分辨率
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