本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)ISS特征點(diǎn)與人工蜂群算法的點(diǎn)云拼接方法

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【摘要】：傳統(tǒng)ICP算法在進(jìn)行點(diǎn)云拼接時(shí)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(shí)會(huì)帶來計(jì)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(diǎn)云拼接方法,通過引入鄰域半徑約束的改進(jìn)固有形狀特征點(diǎn)提取方法對(duì)初始模型進(jìn)行簡(jiǎn)化,然后采用人工蜂群算法對(duì)簡(jiǎn)化后模型間對(duì)應(yīng)點(diǎn)的歐幾里德中值距離進(jìn)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(duì)點(diǎn)云的高效拼接.通過對(duì)不同初始位置的理想點(diǎn)云庫模型以及實(shí)際掃描的帶有噪聲的人體點(diǎn)云模型進(jìn)行拼接實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文算法不僅對(duì)于理想模型具有很高的精度,對(duì)于實(shí)際獲得的點(diǎn)云模型也有很好的抗噪性,而且計(jì)算效率比采用全部點(diǎn)計(jì)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(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;天津商業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 點(diǎn)云拼接 特征點(diǎn)提取 人工蜂群算法 全局收斂 運(yùn)算效率
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61177002)
【分類號(hào)】：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(diǎn)云合并到一個(gè)統(tǒng)一坐標(biāo)系下,得到物體的完整幾何模型,這就需要對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行拼接.三維點(diǎn)云拼接傳統(tǒng)方法主要有:迭代最近點(diǎn)(ICP)算法[1]、改進(jìn)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(diǎn)云拼接

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