【摘 要】
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为了解决传统ICP算法对初始值的敏感以及配准效率不高的问题,提出一种基于关键点提取的三维彩色点云场景配准新方法.该方法充分利用RGB-D数据所提供的三维彩色点云的有效信息,首先通过特征提取算法检测三维场景的彩色信息关键点,获得相应关键点描述子向量,通过最邻近点算法和向量内积最大值原则,对关键点进行匹配和优化,并对应在三维点云中.在此基础上,利用关键点云的点对曲率一致性分析,对错误匹配的关键点对进行
【机 构】
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燕山大学信息技术中心,燕山大学信息科学与工程学院
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为了解决传统ICP算法对初始值的敏感以及配准效率不高的问题,提出一种基于关键点提取的三维彩色点云场景配准新方法.该方法充分利用RGB-D数据所提供的三维彩色点云的有效信息,首先通过特征提取算法检测三维场景的彩色信息关键点,获得相应关键点描述子向量,通过最邻近点算法和向量内积最大值原则,对关键点进行匹配和优化,并对应在三维点云中.在此基础上,利用关键点云的点对曲率一致性分析,对错误匹配的关键点对进行剔除,获得配准率较高的关键点云集.最后利用基于关键点提取的改进ICP配准方法对关键点对进行配准,求取变换
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