【摘 要】
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本文针对三维模型细配准无法处理初始位置相差较大且易陷入局部最优的问题,提出一种基于张量投票的"粗加细"级联配准算法。首先计算待配准三维模型顶点的投票张量,将其分类为特征点和非特征点,之后,在特征点集上采用快速4PCS算法实现模型的粗配准,提高计算效率;最后通过改进的ICP算法来提高算法的"抗噪性"和收敛速度,由此实现两个曲面的最终精确配准。
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本文针对三维模型细配准无法处理初始位置相差较大且易陷入局部最优的问题,提出一种基于张量投票的"粗加细"级联配准算法。首先计算待配准三维模型顶点的投票张量,将其分类为特征点和非特征点,之后,在特征点集上采用快速4PCS算法实现模型的粗配准,提高计算效率;最后通过改进的ICP算法来提高算法的"抗噪性"和收敛速度,由此实现两个曲面的最终精确配准。
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