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自适应平衡因子的混合特征提取算法

     

摘要

特征提取是3D点云配准中的重要步骤.针对RGBD点云数据独有的颜色信息,提出一种自适应平衡因子的混合特征提取算法.首先,引入几何特征度、颜色特征度和混合特征度的概念,混合特征度由几何特征度、颜色特征度和平衡因子决定.然后提出一种自适应的平衡因子估计方法,针对不同模型的几何特性和颜色特性自适应估算平衡因子,计算混合特征度,并根据混合特征度选择特征点集,最后采用改进的6DICP算法进行配准.实验结果显示,该算法提高了RGBD点云数据的配准精度、减少了算法耗时.

著录项

  • 来源
  • 作者单位

    安庆师范大学 数学与计算科学学院,安徽安庆 246133;

    安庆师范大学 安徽省智能感知与计算重点实验室,安徽安庆 246133;

    安庆师范大学 数学与计算科学学院,安徽安庆 246133;

    安庆师范大学 安徽省智能感知与计算重点实验室,安徽安庆 246133;

    安庆师范大学 安徽省智能感知与计算重点实验室,安徽安庆 246133;

    安庆师范大学 计算机与信息学院,安徽安庆 246133;

    安庆师范大学 安徽省智能感知与计算重点实验室,安徽安庆 246133;

    安庆师范大学 计算机与信息学院,安徽安庆 246133;

  • 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

    特征提取; 混合特征度; 自适应平衡因子; RGBD点云数据差;

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