【摘 要】
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三维点云重建是人工智能和虚拟现实的关键技术之一,随着图像采集设备的优化以及计算机算力的不断提升,日益得到研究人员的重视及应用。三维点云拼接是三维点云重建中的关键步骤,因此,针对三维点云拼接中待匹配数据量大、实时性达不到应用需求的问题,研究高精确度及高效率三维点云拼接是目前主流的方向。本文主要围绕三维点云拼接粗拼接中的关键点提取及特征描述子计算步骤的算法,在拼接精度和时间两方面进行研究。基于PCL点
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三维点云重建是人工智能和虚拟现实的关键技术之一,随着图像采集设备的优化以及计算机算力的不断提升,日益得到研究人员的重视及应用。三维点云拼接是三维点云重建中的关键步骤,因此,针对三维点云拼接中待匹配数据量大、实时性达不到应用需求的问题,研究高精确度及高效率三维点云拼接是目前主流的方向。本文主要围绕三维点云拼接粗拼接中的关键点提取及特征描述子计算步骤的算法,在拼接精度和时间两方面进行研究。基于PCL点云拼接平台,本文对点云拼接的粗拼接步骤中关键点提取的SIFT、ISS经典算法和特征描述子计算的PFH、FPFH经典算法的组合进行了实验研究。首先从关键点数目与原点云点数目的比率和关键点的相对可重复率对比了SIFT和ISS关键点提取效果,结果显示,两种算法的关键点比率结果近似,SIFT算法的关键点相对可重复性优于ISS算法;接着比较了上述关键点提取和特征描述子计算的经典算法组合的点云粗拼接效果,结果显示,ISS结合FPFH点云拼接算法拼接计算最少。鉴于三维点云粗拼接通常计算数据点较多、对应点对选取不精练、拼接时间较长的问题,本文提出了一种对应点精简的点云粗拼接算法,通过优化场景点云特征描述子计算减少对应点对的选取,且仅采用中心区域计算对应点对。对此本文还提出了一种对应点关系优化算法,确保对应点不会偏离到模板点云其他区域,提高了对应点对选取的准确性。实验结果表明,本文的精简算法使粗拼接时间降低了11.78%;虽然拼接后的结果牺牲了部分粗拼接精度,但对点云整体拼接精度影响较小。本文提出的对应点精简的点云粗拼接算法为实时性要求较高的应用提供了一种可能的解决方案。
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