發(fā)布時(shí)間：2020-06-22 03:30

【摘要】：近年來,隨著三維激光掃描技術(shù)的快速發(fā)展,點(diǎn)云配準(zhǔn)成為三維激光掃描技術(shù)研究的熱點(diǎn)問題之一。點(diǎn)云配準(zhǔn)是點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理中的關(guān)鍵步驟,影響后續(xù)的數(shù)據(jù)處理工作及建模精度�，F(xiàn)有的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法主要分為基于特征和無特征的配準(zhǔn),能較好的實(shí)現(xiàn)不同視角下的點(diǎn)云配準(zhǔn)。但現(xiàn)有算法仍存在一些不足,基于特征的配準(zhǔn)方法需要提取點(diǎn)云特征,配準(zhǔn)精度依賴于特征提取精度,同時(shí)需要花費(fèi)大量時(shí)間確定對(duì)應(yīng)關(guān)系,配準(zhǔn)效率不高�；跓o特征的方法主要有最近點(diǎn)迭代算法、正態(tài)分布變換算法以及超四點(diǎn)快速魯棒匹配算法,前兩種算法依賴點(diǎn)云的初始位置,初始位置不好無法實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn),效率比較低;第三種算法屬于全局配準(zhǔn)算法、不依賴點(diǎn)云初始位置,但當(dāng)點(diǎn)云本身具有對(duì)稱性時(shí),容易出現(xiàn)錯(cuò)誤配準(zhǔn)結(jié)果。本文針對(duì)上述點(diǎn)云配準(zhǔn)中存在的一些不足,主要研究內(nèi)容及結(jié)果如下1)針對(duì)雙邊濾波算法無法濾除大范圍噪聲的問題,文中對(duì)雙邊濾波算法進(jìn)行了優(yōu)化。算法利用鄰域點(diǎn)平均距離的均值和方差濾除點(diǎn)云離散噪聲點(diǎn),降低離散噪聲點(diǎn)對(duì)雙邊濾波結(jié)果的影響,再利用雙邊濾波算法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云局部噪聲的濾除;實(shí)驗(yàn)表明該方法能有效去除噪聲,同時(shí)能更好的保留點(diǎn)云特征。在去噪的基礎(chǔ)上,利用體素網(wǎng)格壓縮方法對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行了壓縮,算法在保證點(diǎn)云拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的同時(shí)有效縮減了點(diǎn)云數(shù)據(jù)量,能有效提高后期數(shù)據(jù)處理的效率。2)針對(duì)Harris角點(diǎn)提取速度慢,閾值需要人工設(shè)置的問題,文中對(duì)Harris算法進(jìn)行了優(yōu)化。算法利用點(diǎn)云的曲率信息進(jìn)行角點(diǎn)的預(yù)篩選,提高了角點(diǎn)響應(yīng)值計(jì)算效率;同時(shí)以點(diǎn)云曲率方差代替角點(diǎn)響應(yīng)閾值,實(shí)現(xiàn)了角點(diǎn)響應(yīng)閾值的自適應(yīng),確保角點(diǎn)實(shí)時(shí)提取,為基于特征的點(diǎn)云配準(zhǔn)提供了一種新方法。3)針對(duì)正態(tài)分布變換算法海森矩陣求解效率低的問題,文中利用擬牛頓迭代法對(duì)正態(tài)分布變換算法進(jìn)行了優(yōu)化。算法避免了二階導(dǎo)數(shù)求解,以及海森矩陣的求逆運(yùn)算;確保迭代方向始終為目標(biāo)函數(shù)值下降的方向。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法在保證原算法配準(zhǔn)精度的同時(shí),提高了配準(zhǔn)效率。4)針對(duì)對(duì)稱點(diǎn)云下超四點(diǎn)快速魯棒匹配算法的配準(zhǔn)問題,文中利用Harris特征對(duì)算法進(jìn)行了優(yōu)化。算法對(duì)源點(diǎn)云進(jìn)行Harris特征提取,凸顯點(diǎn)云的局部特征,以特征點(diǎn)云作為源點(diǎn)基,能有效提高同名點(diǎn)匹配的準(zhǔn)確率,算法不用遍歷點(diǎn)云,只要搜索特征點(diǎn)集即可,提高了算法搜索效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法能夠快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的初配準(zhǔn),為精配準(zhǔn)提供一個(gè)良好的初始位置。
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：P225.2;TN958.98

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2725118