【摘 要】
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三维点云数据的配准是计算机视觉领域的重要研究课题,也是三维重建的关键步骤。针对RGBD点云数据的配准问题,提出一种基于特征相似性的初始配准方法。首先需要计算待配准的RG
【机 构】
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安庆师范大学数学与计算科学学院,安徽省智能感知与计算重点实验室,合肥工业大学计算机与信息学院,安庆师范大学计算机与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11475003,61603003,11471093);教育部“云数融合科教创新”基金项目(2017A09116);安徽省科技重大专项(18030901021);安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxbjZD26)
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三维点云数据的配准是计算机视觉领域的重要研究课题,也是三维重建的关键步骤。针对RGBD点云数据的配准问题,提出一种基于特征相似性的初始配准方法。首先需要计算待配准的RGBD点云模型的曲率和颜色特征度(CFD),并对CFD进行统计分析,若模型颜色特征足够丰富优先采用颜色相似性策略,反之尝试曲率相似性策略。通过特征点提取精简点云模型,利用确定的对应点选择策略选择候选对应点对。在候选对应点对上采用优化样本一致性算法获得初始配准变换矩阵,实现两片点云的初始配准。针对不同颜色纹理的RGBD点云模型,本文方法可以自适
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