【摘要】：近年來,隨著三維激光掃描技術(shù)的快速發(fā)展,點云配準(zhǔn)成為三維激光掃描技術(shù)研究的熱點問題之一。點云配準(zhǔn)是點云數(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),能較好的實現(xiàn)不同視角下的點云配準(zhǔn)。但現(xiàn)有算法仍存在一些不足,基于特征的配準(zhǔn)方法需要提取點云特征,配準(zhǔn)精度依賴于特征提取精度,同時需要花費(fèi)大量時間確定對應(yīng)關(guān)系,配準(zhǔn)效率不高�；跓o特征的方法主要有最近點迭代算法、正態(tài)分布變換算法以及超四點快速魯棒匹配算法,前兩種算法依賴點云的初始位置,初始位置不好無法實現(xiàn)配準(zhǔn),效率比較低;第三種算法屬于全局配準(zhǔn)算法、不依賴點云初始位置,但當(dāng)點云本身具有對稱性時,容易出現(xiàn)錯誤配準(zhǔn)結(jié)果。本文針對上述點云配準(zhǔn)中存在的一些不足,主要研究內(nèi)容及結(jié)果如下1)針對雙邊濾波算法無法濾除大范圍噪聲的問題,文中對雙邊濾波算法進(jìn)行了優(yōu)化。算法利用鄰域點平均距離的均值和方差濾除點云離散噪聲點,降低離散噪聲點對雙邊濾波結(jié)果的影響,再利用雙邊濾波算法實現(xiàn)點云局部噪聲的濾除;實驗表明該方法能有效去除噪聲,同時能更好的保留點云特征。在去噪的基礎(chǔ)上,利用體素網(wǎng)格壓縮方法對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行了壓縮,算法在保證點云拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的同時有效縮減了點云數(shù)據(jù)量,能有效提高后期數(shù)據(jù)處理的效率。2)針對Harris角點提取速度慢,閾值需要人工設(shè)置的問題,文中對Harris算法進(jìn)行了優(yōu)化。算法利用點云的曲率信息進(jìn)行角點的預(yù)篩選,提高了角點響應(yīng)值計算效率;同時以點云曲率方差代替角點響應(yīng)閾值,實現(xiàn)了角點響應(yīng)閾值的自適應(yīng),確保角點實時提取,為基于特征的點云配準(zhǔn)提供了一種新方法。3)針對正態(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。實驗結(jié)果表明,本文算法在保證原算法配準(zhǔn)精度的同時,提高了配準(zhǔn)效率。4)針對對稱點云下超四點快速魯棒匹配算法的配準(zhǔn)問題,文中利用Harris特征對算法進(jìn)行了優(yōu)化。算法對源點云進(jìn)行Harris特征提取,凸顯點云的局部特征,以特征點云作為源點基,能有效提高同名點匹配的準(zhǔn)確率,算法不用遍歷點云,只要搜索特征點集即可,提高了算法搜索效率。實驗結(jié)果表明,本文算法能夠快速準(zhǔn)確地實現(xiàn)點云的初配準(zhǔn),為精配準(zhǔn)提供一個良好的初始位置。
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：P225.2;TN958.98

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2725118