本文關(guān)鍵詞：基于改進ISS特征點與人工蜂群算法的點云拼接方法

  更多相關(guān)文章： 點云拼接 特征點提取 人工蜂群算法 全局收斂 運算效率

【摘要】：傳統(tǒng)ICP算法在進行點云拼接時易陷入局部最優(yōu),利用群智能的優(yōu)化方法可以解決這一問題,但同時會帶來計算量較大的問題.為此,本文首先提出了一種新的基于人工蜂群(ABC)優(yōu)化的點云拼接方法,通過引入鄰域半徑約束的改進固有形狀特征點提取方法對初始模型進行簡化,然后采用人工蜂群算法對簡化后模型間對應(yīng)點的歐幾里德中值距離進行優(yōu)化求解,得到空間變換矩陣T的參數(shù),將變換矩陣作用于原始模型,從而完成對點云的高效拼接.通過對不同初始位置的理想點云庫模型以及實際掃描的帶有噪聲的人體點云模型進行拼接實驗,結(jié)果表明本文算法不僅對于理想模型具有很高的精度,對于實際獲得的點云模型也有很好的抗噪性,而且計算效率比采用全部點計算的群智能算法提高了6倍.
【作者單位】： 天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院;光電信息技術(shù)教育部重點實驗室;天津商業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 點云拼接 特征點提取 人工蜂群算法 全局收斂 運算效率
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61177002)
【分類號】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 三維建模的過程中需要將三維掃描儀掃描得到的多視角點云合并到一個統(tǒng)一坐標(biāo)系下,得到物體的完整幾何模型,這就需要對點云進行拼接.三維點云拼接傳統(tǒng)方法主要有:迭代最近點(ICP)算法[1]、改進ICP算法[2]、基于幾何距離特征的方法[3].ICP算法是應(yīng)用最為廣泛的三維模型點云拼接

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 葉愛芬;龔聲蓉;王朝暉;劉純平;;基于隨機分布估計的點云密度提取[J];計算機工程;2009年04期

2 梁新合;梁晉;郭成;曹巨明;;法向約束的多幅點云數(shù)據(jù)融合算法[J];西安交通大學(xué)學(xué)報;2009年05期

3 孟凡文;吳祿慎;;用繼承與優(yōu)化算法精密拼接無序點云[J];光學(xué)精密工程;2009年04期

4 李海亮;鄧非;李剛;;攝影測量激光點云空洞修補[J];測繪科學(xué);2010年05期

5 張晶;楊云生;豐少偉;;基于點云法矢變化的點云簡化方法研究[J];計算機與數(shù)字工程;2011年12期

6 李曉久;景曉寧;;基于非接觸式測量的人體點云簡化方法[J];紡織學(xué)報;2012年07期

7 高恩陽;鄭昊鴻;;點云數(shù)據(jù)濾波方法綜述[J];科技資訊;2012年33期

8 范然;金小剛;;大規(guī)模點云選擇及精簡[J];圖學(xué)學(xué)報;2013年03期

9 李偉;李旭東;趙慧潔;張穎;;基于姿態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化的線特征點云提取方法[J];北京航空航天大學(xué)學(xué)報;2013年08期

10 錢偉春;3DSMAX中動態(tài)云的制作[J];多媒體世界;1999年03期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李文濤;韋群;楊海龍;;基于圖像的點云生成和預(yù)處理[A];2011年全國通信安全學(xué)術(shù)會議論文集[C];2011年

2 蔡來良;李儒;;點云數(shù)據(jù)處理算法與實現(xiàn)初步研究[A];第四屆“測繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇”論文精選[C];2012年

3 馬國慶;陶萍萍;楊周旺;;點云空間曲線的微分信息計算及匹配方法[A];第四屆全國幾何設(shè)計與計算學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

4 江倩殷;劉忠途;李熙瑩;;一種有效的點云精簡算法[A];第十五屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

5 解輝;張愛武;孟憲剛;;機載激光點云快速繪制方法[A];第二十五屆全國空間探測學(xué)術(shù)研討會摘要集[C];2012年

6 李凱;張愛武;;基于激光點云的糧倉儲糧數(shù)量測量方法[A];第二屆“測繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇”論文精選[C];2010年

7 朱曉強;余燁;劉曉平;袁曉輝;Bill P.Buckles;;基于航拍圖像和LiDAR點云的城市道路提取[A];全國第19屆計算機技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會議論文集（上冊）[C];2008年

8 劉虎;;基于線性八叉樹的點云簡化與特征提取研究[A];促進科技經(jīng)濟結(jié)合，服務(wù)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展——蚌埠市科協(xié)2012年度學(xué)術(shù)年會論文集[C];2012年

9 李濱;王佳;;基于點云的建筑測繪信息提取[A];第四屆“測繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇”論文精選[C];2012年

10 楊雪春;;反求工程建模中點云切片技術(shù)研究[A];全國先進制造技術(shù)高層論壇暨第八屆制造業(yè)自動化與信息化技術(shù)研討會論文集[C];2009年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 曹裕華 高化猛 江鴻賓;激光點云 亦真亦幻[N];解放軍報;2013年

2 中國工程院院士 劉先林;四維遠(yuǎn)見的裝備創(chuàng)新[N];中國測繪報;2012年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 彭檢貴;融合點云與高分辨率影像的城區(qū)道路提取與表面重建研究[D];武漢大學(xué);2012年

2 劉涌;基于連續(xù)序列自動快速拼接的全方位三維測量技術(shù)研究[D];西南交通大學(xué);2013年

3 袁小翠;產(chǎn)品表面缺陷視覺檢測數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南昌大學(xué);2015年

4 賴祖龍;基于LiDAR點云與影像的海岸線提取和地物分類研究[D];武漢大學(xué);2013年

5 王瑞巖;計算機視覺中相機標(biāo)定及點云配準(zhǔn)技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

6 韓峰;基于點云信息的既有鐵路狀態(tài)檢測與評估技術(shù)研究[D];西南交通大學(xué);2015年

7 金龍存;3D點云復(fù)雜曲面重構(gòu)關(guān)鍵算法研究[D];上海大學(xué);2012年

8 李揚彥;基于點云的三維重建與形變事件分析[D];中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院;2013年

9 楊德賀;面向虛擬測方系統(tǒng)的點云聚類與擬合理論[D];中國礦業(yè)大學(xué)（北京）;2014年

10 何朝明;離散點云處理的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西南交通大學(xué);2007年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 龔碩然;基于Delaunay三角剖分的點云三維網(wǎng)格重構(gòu)[D];河北大學(xué);2015年

2 楊紅粉;頻域技術(shù)應(yīng)用于點云配準(zhǔn)研究[D];北京建筑大學(xué);2015年

3 段紅娟;點云圖像交互式曲線骨架提取技術(shù)及其應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

4 張永恒;散亂點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)方法研究[D];長安大學(xué);2015年

5 吳愛;面向特征擬合的點云簡化方法研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

6 薛廣順;基于立體視覺的牛體點云獲取方法研究與實現(xiàn)[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

7 胡誠;精度約束下地表LiDAR點云抽稀方法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

8 余明;三維離散點云數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2015年

9 陳星宇;基于三維彩色點云的地形分類方法研究[D];南京理工大學(xué);2015年

10 朱東方;基于復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)點云的曲線擬合研究與應(yīng)用[D];山東大學(xué);2015年

，

本文編號：585546