【摘 要】
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针对三维重建领域点云数据配准过程中存在的配准效率低和精度误差大问题,提出一种改进ICP算法。应用盒子结构划分点云数据,对每一独立单元盒提取特征点构建三角形,根据相似原
【基金项目】
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总装预研基金项目(9140A17020113BQ04226)
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针对三维重建领域点云数据配准过程中存在的配准效率低和精度误差大问题,提出一种改进ICP算法。应用盒子结构划分点云数据,对每一独立单元盒提取特征点构建三角形,根据相似原理,选用与其相似度最大的三角形各顶点作为初始对应点对,引入支持度的概念,给出评价准则,使当前待确定点对的成立最大支持其余已确认匹配点对,保证对应点查找的正确性。同理,以现有三角形各边为基准,继续构建新的三角形,完成所有匹配点对的查找。实验结果表明,改进算法较传统ICP算法有大幅提高,缩短配准误差至0.03%,配准效率提高了65%以上,优势明显
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