基于邻域曲率的低特征辨识度点云配准方法

熊丰伟; 庄健; 沈人

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基于邻域曲率的低特征辨识度点云配准方法

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摘要

在对特征辨识度低的点云进行配准的过程中,传统的基于局部特征提取和匹配的方法通常精度不高,而基于全局特征匹配的方法精度和效率也难以保证。针对这一问题,提出一种改进的局部特征配准方法。在初步配准阶段,设计了一种基于法向量投影协方差分析的关键点提取方法,结合快速特征直方图(FPFH)对关键点进行特征描述,定义多重匹配条件对特征点进行筛选,最后将对应点的最近距离之和作为优化目标进行粗匹配;在精配准阶段,采用以点到平面的最小距离作为迭代优化对象的改进迭代最近点(ICP)算法进行精确配准。实验结果表明,在配准特征辨识度低的点云时,相较于其他三种配准方法,该方法能保持高配准精度的同时降低配准时间。

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来源
《计算机应用研究》 |2022年第1期|285-290|共6页
作者
熊丰伟; 庄健; 沈人;
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作者单位

西安交通大学机械工程学院;

西安710049;

杭州信畅信息科技有限公司;

杭州311199;

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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
点云配准; 迭代最近点; 特征提取; 邻域曲率; 快速特征直方图; 低特征辨识度;

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