基于特征点法向量的点云配准算法

基于特征点法向量的点云配准算法

论文摘要

在传统的迭代最近点算法(ICP)中,需要两片点云具有良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。针对该问题,本文提出了一种基于特征点提取与配对的粗配准方法,以调整两片点云重叠部分的初始位置。首先,利用SIFT算法提取两片点云公共部分的特征点;其次,根据特征点法向量之间的欧氏距离将两片点云的特征点两两配对;然后,利用法向量的夹角对特征点对进行提纯;最后,通过单位四元数法,求解出旋转及平移矩阵,完成粗配准。试验表明,本文基于特征点法向量的粗配准方法可为精配准提供良好的初始位置,在一定程度上避免配准时陷入局部最优的现象。

论文目录

  • 1 粗配准
  •   1.1 SIFT算法提取特征点
  •   1.2 特征点匹配
  •     1.2.1 求解特征点法向量[8]
  •     1.2.2 求解特征点法向量之间的欧氏距离
  •   1.3 特征点对提纯
  •   1.4 点云坐标转换
  •   1.5 粗配准算法整体流程
  • 2 精配准
  • 3 试验分析
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孙培芪,卜俊洲,陶庭叶,房兴博,贺晗,冯佳琪

    关键词: 算法,法向量欧氏距离,法向量夹角,单位四元数

    来源: 测绘通报 2019年08期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 物理学,自然地理学和测绘学,无线电电子学

    单位: 合肥工业大学土木与水利工程学院

    基金: 安徽省自然科学基金(1808085MD105)

    分类号: P225.2;TN249

    DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0250

    页码: 48-53

    总页数: 6

    文件大小: 1192K

    下载量: 407

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