【摘 要】
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针对最近点迭代算法(ICP)在大数据点云下配准效率低及对配准点云初始位置依赖性强的缺点,提出了一种基于快速点云粗配准与ICP算法相结合的方法。首先根据体素对原始点云进行
【机 构】
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闽南师范大学计算机学院; 闽南师范大学物理与信息工程学院;
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针对最近点迭代算法(ICP)在大数据点云下配准效率低及对配准点云初始位置依赖性强的缺点,提出了一种基于快速点云粗配准与ICP算法相结合的方法。首先根据体素对原始点云进行下采样,结合法向量特征提取关键点,并使用快速点特征直方图(FPFH)算法描述关键点;然后根据局部邻域内的关键点匹配对的向量夹角特性进一步对匹配点对进行精简;接着对精简后的关键点对集使用随机采样一致性算法(RANSAC)获取内点最多的变换参数,从而完成点云粗配准;最后在粗配准点云的基础上使用ICP算法完成精确配准。实验结果表明,本算法在高密集点云上的配准效率和精度均有所提高。
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