天津大学学报
天津大學學報
천진대학학보
JOURNAL OF TIANJIN UNIVERSITY SCIENCE AND TECHNOLOGY
2013年
2期
174-180
,共7页
特征描述函数%曲率图%点云配准%特征匹配
特徵描述函數%麯率圖%點雲配準%特徵匹配
특정묘술함수%곡솔도%점운배준%특정필배
feature descriptor%curvature map%point-cloud alignment%feature matching
以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数,并运用曲率图实现了三维点云数据的配准.对于含有噪声的点云数据,先根据每个点的邻域特性估算其曲率值,然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图.通过在多比例空间下曲率图的特征保持分析,可提取到最能反映该点云数据特征的特征点集.对于两两配准,这些特征点集被用于三维点云数据的粗略配准算法中,该算法利用点云内部空间点相对位置在刚性变换下的不变特性实现了特征点对的匹配,由匹配的特征点对进行坐标变换求解,完成了两三维点云的粗略配准,然后运用迭代最近点算法进行精确配准.最后将整个配准算法应用于真实的三维点云数据,结果表明该算法能有效抑制点云采样密度及噪声的影响,能够快速实现点云数据的精确配准.
以麯率圖作為三維點雲數據的特徵描述函數,併運用麯率圖實現瞭三維點雲數據的配準.對于含有譟聲的點雲數據,先根據每箇點的鄰域特性估算其麯率值,然後根據每箇點及其週圍鄰域點的麯率值構造該點的麯率圖.通過在多比例空間下麯率圖的特徵保持分析,可提取到最能反映該點雲數據特徵的特徵點集.對于兩兩配準,這些特徵點集被用于三維點雲數據的粗略配準算法中,該算法利用點雲內部空間點相對位置在剛性變換下的不變特性實現瞭特徵點對的匹配,由匹配的特徵點對進行坐標變換求解,完成瞭兩三維點雲的粗略配準,然後運用迭代最近點算法進行精確配準.最後將整箇配準算法應用于真實的三維點雲數據,結果錶明該算法能有效抑製點雲採樣密度及譟聲的影響,能夠快速實現點雲數據的精確配準.
이곡솔도작위삼유점운수거적특정묘술함수,병운용곡솔도실현료삼유점운수거적배준.대우함유조성적점운수거,선근거매개점적린역특성고산기곡솔치,연후근거매개점급기주위린역점적곡솔치구조해점적곡솔도.통과재다비례공간하곡솔도적특정보지분석,가제취도최능반영해점운수거특정적특정점집.대우량량배준,저사특정점집피용우삼유점운수거적조략배준산법중,해산법이용점운내부공간점상대위치재강성변환하적불변특성실현료특정점대적필배,유필배적특정점대진행좌표변환구해,완성료량삼유점운적조략배준,연후운용질대최근점산법진행정학배준.최후장정개배준산법응용우진실적삼유점운수거,결과표명해산법능유효억제점운채양밀도급조성적영향,능구쾌속실현점운수거적정학배준.
