在3D打印、逆向工程和虛擬現(xiàn)實等多領域工程應用中,多視點云對齊是實現(xiàn)三維模型曲面快速、精確重構的基礎,同時,其方法也是計算機視覺技術的研究熱點之一。近年來,點云對齊算法的研究漸趨成熟,特別地,迭代最近點（Iterative Closest Point,ICP）點云對齊算法及其改進算法在解決小角度錯開點云的對齊問題時,具有良好的魯棒性和對齊精度,是應用最為廣泛的點云對齊算法之一。但該類點云對齊算法往往受到點云初始位置影響,對齊精度容易陷入局部最優(yōu),無法實現(xiàn)多視點云精確對齊。本文圍繞ICP點云對齊算法涉及的初始位置問題進行討論和研究,通過對不同的點云對齊方法進行歸類總結,提出了基于適應性克里格模型的ICP點云對齊算法,主要的內(nèi)容和創(chuàng)新點包括:1)對傳統(tǒng)ICP點云對齊算法的原理及其實現(xiàn)流程進行詳細闡述,提出求解初始變換矩陣,是其實現(xiàn)多視點云精確對齊的關鍵環(huán)節(jié);針對初始變換矩陣求解的非凸優(yōu)化問題,構建了相應的仿真模型及可行域區(qū)間,并利用模擬退火算法對該仿真模型尋優(yōu),求解出優(yōu)化的變換矩陣,進而實現(xiàn)ICP點云精確對齊。2)針對模擬退火算法尋優(yōu)過程中多次調(diào)用仿真模型產(chǎn)生的高昂時間成本問題,提出利用克... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學廣東省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

ICP算法對齊誤差折線圖

Tab 2-6Alignment error rotating around the X axis繞 X 軸旋轉角度(θ) 90 120 150 180對齊精度（RMSE）SA-ICP 0.0031 0.0031 0.0031 0.0031ICP 0.0368 0.0458 0.0457 0.0460表 2-7 繞 Y 軸旋轉點云最終對齊結果Tab 2-7Alignment error rotating around theY axis繞 Y 軸旋轉角度(θ) 90 120 150 180對齊精度（RMSE）SA-ICP 0.0031 0.0031 0.0031 0.0031ICP 0.0327 0.0351 0.0383 0.0280表 2-8 繞 Z 軸旋轉點云最終對齊結果Tab 2-8Alignment error rotating around the Z axis繞 Z 軸旋轉角度(θ) 90 120 150 180對齊精度（RMSE）SA-ICP 0.0031 0.0031 0.0031 0.0031ICP 0.0037 0.0716 0.0425 0.0677

廣東工業(yè)大學碩士學位論文 節(jié)測試實驗的基礎上，對目標點云繞 Z 軸旋轉 180°得到的龍形點云位置如圖 3-7 所示。通過點云稀疏采樣，得到數(shù)量為 800、16標點云，利用克里格的 ICP 點云對齊算法，簡稱為 SAK-ICP 算的目標點云向源點云對齊。，其仿真時間與基于模擬退火的 ICP 點 SA-ICP 算法進行比較，如表 3-1 和圖 3-6 所示。表 3-1 仿真時間Tab 3-1 simulation time疏采樣點數(shù) 800 1600 2400 3SA-ICP 2564.88 4353.60 6964.72 103SAK-ICP 249.538 249.473 340 356

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2972568