【摘 要】
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为提高不同角度扫描得到的存在噪声和离群点的植株点云配准的鲁棒性和效率,提出一种基于改进的加权重迭代最近点(IRLS-ICP)植株点云配准方法。以获取准确的重心和协方差矩阵
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划基金项目(2013AA102304);基本科技创新一般基金项目(QN2013056)
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为提高不同角度扫描得到的存在噪声和离群点的植株点云配准的鲁棒性和效率,提出一种基于改进的加权重迭代最近点(IRLS-ICP)植株点云配准方法。以获取准确的重心和协方差矩阵为目的,基于最小绝对值和,利用Huber损失函数建立目标函数,通过加权重迭代(IRLS)技术计算最优解;为加快最近点对的搜索效率,利用Delaunay三角剖分,建立以四面体为单元的点集搜索结构。实验结果表明,该配准方法对含有离群点和噪声的点云具有很强的鲁棒性,与传统的配准方法相比效率提高了约90.4%,精度提高了约0.6%。
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