基于Harris特征的点云配准方法研究

论文摘要

近年来,随着三维激光扫描技术的快速发展,点云配准成为三维激光扫描技术研究的热点问题之一。点云配准是点云数据处理中的关键步骤,影响后续的数据处理工作及建模精度。现有的点云配准方法主要分为基于特征和无特征的配准,能较好的实现不同视角下的点云配准。但现有算法仍存在一些不足,基于特征的配准方法需要提取点云特征,配准精度依赖于特征提取精度,同时需要花费大量时间确定对应关系,配准效率不高。基于无特征的方法主要有最近点迭代算法、正态分布变换算法以及超四点快速鲁棒匹配算法,前两种算法依赖点云的初始位置,初始位置不好无法实现配准,效率比较低;第三种算法属于全局配准算法、不依赖点云初始位置,但当点云本身具有对称性时,容易出现错误配准结果。本文针对上述点云配准中存在的一些不足,主要研究内容及结果如下1)针对双边滤波算法无法滤除大范围噪声的问题,文中对双边滤波算法进行了优化。算法利用邻域点平均距离的均值和方差滤除点云离散噪声点,降低离散噪声点对双边滤波结果的影响,再利用双边滤波算法实现点云局部噪声的滤除;实验表明该方法能有效去除噪声,同时能更好的保留点云特征。在去噪的基础上,利用体素网格压缩方法对点云数据进行了压缩,算法在保证点云拓扑结构的同时有效缩减了点云数据量,能有效提高后期数据处理的效率。2)针对Harris角点提取速度慢,阈值需要人工设置的问题,文中对Harris算法进行了优化。算法利用点云的曲率信息进行角点的预筛选,提高了角点响应值计算效率;同时以点云曲率方差代替角点响应阈值,实现了角点响应阈值的自适应,确保角点实时提取,为基于特征的点云配准提供了一种新方法。3)针对正态分布变换算法海森矩阵求解效率低的问题,文中利用拟牛顿迭代法对正态分布变换算法进行了优化。算法避免了二阶导数求解,以及海森矩阵的求逆运算;确保迭代方向始终为目标函数值下降的方向。实验结果表明,本文算法在保证原算法配准精度的同时,提高了配准效率。4)针对对称点云下超四点快速鲁棒匹配算法的配准问题,文中利用Harris特征对算法进行了优化。算法对源点云进行Harris特征提取,凸显点云的局部特征,以特征点云作为源点基,能有效提高同名点匹配的准确率,算法不用遍历点云,只要搜索特征点集即可,提高了算法搜索效率。实验结果表明,本文算法能够快速准确地实现点云的初配准,为精配准提供一个良好的初始位置。

论文目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 基于特征的点云配准方法

1.2.2 基于无特征的点云配准方法

1.3 本文主要研究内容

2 数据预处理及刚体运动参数估计方法

2.1 概述

2.2 点云数据滤波处理

2.2.1 点云强度双边滤波算法

2.2.2 改进点云双边滤波算法

2.2.3 基于体素网格的点云压缩算法

2.2.4 实验结果与分析

2.3 点云的刚体运动参数求解方法

2.3.1 单位四元数（UQD）

2.3.2 奇异值分解法（SVD）

2.3.3 正交分解法（OD）

2.3.4 对偶四元数法（DQD）

2.3.5 实验结果与分析

2.4 本章小结

3 点云的Harris角点自适应快速提取算法

3.1 Harris算法原理

3.1.1 2d-Harris算法

3.1.2 3d-Harris算法

3.2 改进的Harris特征提取算法原理

3.2.1 Harris角点的自适应筛选

3.2.2 角点响应阈值的自适应

3.3 Harris特征在本文中的适用性

3.4 实验结果与分析

3.4.1 角点提取

3.4.2 基于Harris特征的点云配准

3.5 本章小结

4 基于拟牛顿迭代法修正的正态分布变换点云配准方法

4.1 正态分布变换原理

4.2 改进的正态分布变换原理

4.3 实验结果与分析

4.3.1 手雕塑点云配准

4.3.2 实测亭子数据

4.4 本章小结

5 一种结合Harris特征的Super4PCS点云配准方法

5.1 Super4PCS算法原理

5.1.1 4PCS算法

5.1.2 Super4PCS算法

5.2 改进Super4PCS算法

5.2.1 3D-Harris特征点提取

5.2.2 结合Harris特征点的Super4PCS算法

5.3 实验结果与分析

5.3.1 斯坦福兔子点云配准

5.3.2 实测亭子点云配准

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间的论文、主要学术活动及获奖情况

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 袁志聪

导师: 鲁铁定

关键词: 点云配准,特征,阈值自适应

来源: 东华理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 自然地理学和测绘学,电信技术

单位: 东华理工大学

分类号: P225.2;TN958.98

总页数: 73

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