【摘 要】
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针对两点云的初始位置对ICP配准算法的匹配精度有较大影响的问题,基于协方差特征值,提出了一种新的点云粗配准方法.由于在两点云中,同名点之间的不变量是配准的关键,而协方差特征值不受点云旋转、缩放和平移的影响,可以非常好的袁征各点的特性,去判定同名点,进而构建一组不变量,完成两点云的自动配准.为此通过计算各点云处协方差特征值,使用Delaunay Triangulation构建三角网络以加速搜索最近的
【机 构】
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济南市勘察测绘研究院,250101
【出 处】
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第20届华东六省一市测绘学会学术交流会(上海)
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针对两点云的初始位置对ICP配准算法的匹配精度有较大影响的问题,基于协方差特征值,提出了一种新的点云粗配准方法.由于在两点云中,同名点之间的不变量是配准的关键,而协方差特征值不受点云旋转、缩放和平移的影响,可以非常好的袁征各点的特性,去判定同名点,进而构建一组不变量,完成两点云的自动配准.为此通过计算各点云处协方差特征值,使用Delaunay Triangulation构建三角网络以加速搜索最近的点对,并使用RANSAC算法来优化转换参数.采用选取的模拟与实际扫描点云数据进行配准实验,通过对结果的定性定量分析得出:基于协方差特征值的配准方法可以为ICP算法提供良好的点云初始位置,并提高配准精度和可靠性.
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