【摘 要】
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随着农林业智能化与信息化发展,树木三维重建技术成为国内外研究的热点.为获取具有颜色信息的树木三维点云,需配准不同视角下的彩色点云数据,为果树三维重建提供基础数据.为此采用仿真树模拟果树,提出一种基于快速点特征直方图(FPFH)的树小点云配准方法,通过添加标定物增加具有稳定FPFH特征的点云个数,从而提高点对配准精度.首先,采用第二代Kinect相机获取树木多个视角的RGB图像和深度图像,通过数据融合、背景去除、滤波等预处理步骤,得到待配准的树木彩色点云数据.然后,使用采样一致性初始配准算法(SAC-IA)
【机 构】
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南京林业大学机械电子工程学院,南京市,210037;南京林业大学机械电子工程学院,南京市,210037;南京理工大学自动化学院,南京市,210094
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随着农林业智能化与信息化发展,树木三维重建技术成为国内外研究的热点.为获取具有颜色信息的树木三维点云,需配准不同视角下的彩色点云数据,为果树三维重建提供基础数据.为此采用仿真树模拟果树,提出一种基于快速点特征直方图(FPFH)的树小点云配准方法,通过添加标定物增加具有稳定FPFH特征的点云个数,从而提高点对配准精度.首先,采用第二代Kinect相机获取树木多个视角的RGB图像和深度图像,通过数据融合、背景去除、滤波等预处理步骤,得到待配准的树木彩色点云数据.然后,使用采样一致性初始配准算法(SAC-IA)根据FPFH特征寻找不同视角下的匹配点对,求取近似变换矩阵.最后,采用最近点迭代算法(ICP)优化初始配准结果.此外,探讨Kinect采集距离、高度、视角差对配准精度的影响,确定最佳的数据采集方式:相机到树木中心的距离为2 m,相机高度为10 cm,每次扫描间隔45°.试验结果表明:设置标定物可以获取鉴别力更强的FPFH特征,提高配准精度,最终配准误差小于1.9 cm.
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