發(fā)布時(shí)間：2021-10-10 18:31

　　點(diǎn)云配準(zhǔn)是三維重建的重要研究?jī)?nèi)容之一,其精度將直接影響到建模結(jié)果的好壞。為了提高點(diǎn)云配準(zhǔn)的精度和收斂速度,首先提取點(diǎn)云的法矢和曲率等幾何屬性;然后根據(jù)點(diǎn)云密度將點(diǎn)云進(jìn)行區(qū)域劃分,并選取不同點(diǎn)云區(qū)域中的曲率極值點(diǎn),再通過對(duì)極值點(diǎn)對(duì)的相似性度量來實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云粗配準(zhǔn);最后采用基于K-d樹的改進(jìn)ICP算法進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云細(xì)配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)采用顱骨點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型對(duì)該方法進(jìn)行配準(zhǔn)驗(yàn)證,結(jié)果表明,基于幾何屬性和改進(jìn)ICP的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法是一種精度高、速度快的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法。 

【文章來源】：信息技術(shù). 2019,43(04)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 點(diǎn)云粗配準(zhǔn)算法
    1.1 計(jì)算點(diǎn)云幾何屬性
    1.2 檢測(cè)配準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)
    1.3 相似性度量
    1.4 剔除錯(cuò)配點(diǎn)對(duì)
2 點(diǎn)云細(xì)配準(zhǔn)算法
    2.1 ICP算法
    2.2 基于K-d樹的改進(jìn)ICP算法
        2.2.1 K-d樹的最近鄰域搜索法
        2.2.2 歐式距離閾值
        2.2.3 改進(jìn)ICP算法的步驟
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]無人機(jī)激光無線能量傳輸及跟蹤瞄準(zhǔn)方法研究[J]. 崔子浩,華文深,李剛,劉曉光,嚴(yán)陽.  激光與紅外. 2018(03)
[2]顱骨點(diǎn)云模型的局部特征配準(zhǔn)方法[J]. 趙夫群,周明全,耿國(guó)華.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2017(08)
[3]顱骨點(diǎn)云模型的優(yōu)化配準(zhǔn)[J]. 趙夫群,周明全.  光學(xué)精密工程. 2017(07)
[4]加入迭代因子的層次化顱骨配準(zhǔn)方法[J]. 朱麗品,劉曉寧,劉雄樂,盧燕寧.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2017(04)
[5]改進(jìn)的概率迭代最近點(diǎn)配準(zhǔn)算法[J]. 趙夫群,周明全.  圖學(xué)學(xué)報(bào). 2017(01)
[6]一種全自動(dòng)三維點(diǎn)云配準(zhǔn)及比例約束方法[J]. 謝曉燕,吳錦橋.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2015(03)



本文編號(hào)：3428924