基于重叠域采样混合特征的点云配准算法

胡江豪; 王丰

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基于重叠域采样混合特征的点云配准算法

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针对部分重叠的两片点云配准效率低、误差大等问题,提出了一种基于重叠域采样混合特征的点云配准算法。首先,通过编码和特征交互的方式预测每个点的重叠分数,获得更丰富的点云特征;其次,提取重叠点的局部几何特征,基于重叠分数和点特征的显著性保留重叠关键点;最后,利用重叠关键点的几何信息和空间信息构建混合特征矩阵,计算矩阵的匹配相似度,采取加权奇异值分解运算得到配准结果。实验结果表明,该方法具有较强的泛化能力,能在保证配准效率的同时显著提升点云配准精度。

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来源
《计算机应用研究》 |2022年第11期|3503-3508|共6页
作者
胡江豪; 王丰;
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作者单位

广东工业大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
机器视觉; 点云配准; 重叠区域; 混合特征;

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