邻域特征在点云配准中应用

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1、邻域特征在点云配准中的应用摘要:针对大规模散乱点云的配准,提出一种基于邻域特征的配准方法,该方法由初始配准和精确配准组成。首先,对目标点集进行加权处理,以此来有效减少匹配点对的数量;其次,在重心距离特征的基础上,增加了一个角度特征量来排除错误点对,并完成初始配准;最后,使用特征改进的迭代最近点(icp)算法进行精确配准。实验结果表明,该方法初始配准结果良好,二次配准效果更加准确,达到了多视角点云的配准要求。关键词:点云;初始配准;精确配准;邻域特征;迭代最近点算法applicationofneighbo

2、rhoodfeatureinpointcloudregistrationheyongxing1*,ouxinliang2,kuangxiaolan3(1.collegeofcomputerandcommunication,hunanuniversityoftechnology,zhuzhouhunan412008,china;2.departmentofcomputerscienceandtechnology,changshauniversity,changshahunan41

3、0003,china;3.departmentofcomputerscienceandtechnology,changshacommerceandtourismcollege,changshahunan410003,china)abstract:anewregistrationmethodoflargescalescatteredpointcloudsbasedoninvariantfeaturesofneighborhoodwasproposed,whichconsistedofprelimi

4、naryregistrationandexactregistration.firstly,thetargetpointsetwasweightedtoreducetheamountofcorrespondingpointpairsefficiently.secondly,onthebasisofdistancefeaturesbetweenpointsandtheirneighborhoodcentroids,thispaperaddedanadditionalgeometricfeaturevecto

5、rofincludedangletoeliminatebadpointpairs,andthenthepreliminaryregistrationwascompleted.finally,theiterativeclosestpoint(icp)algorithmwithimprovedinvariantfeaturewasusedtoregisteraccurately.theexperimentalresultsindicatethegoodresultsofthepreliminaryregis

6、trationandthebetterresultsoftheexactregistration,whichhavemettherequirementofregisteringpointcloudsfromdifferentviewpoints.keywords:pointcloud;preliminaryregistration;exactregistration;neighborhoodfeature;iterativeclosestpoint(icp)algorithm0引言随着现代三维扫描技

7、术的提高,点云建模已经成为重要建模方式,对点云模型的处理已成为近年来研究的热点。为了对被测物体进行三维重建,首先需要获得物体表面的真实数据。但是,由于测量设备和环境等因素的限制和影响,每次测量得到的点云数据只是实体表面的一部分,并且可能出现平移错位和旋转错位。因此,必须对物体进行多次不同角度、不同位置的测量,并将从各个视角得到的点云数据转换到一个统一的坐标系下,以形成物体表面完整的测量数据,这个过程就是点云数据的配准。点云数据配准分为初始配准和精确配准两部分。通常,初始配准是基于几何特征的配准,首先计算

8、两个待配准点集的几何特征量;其次,通过对相似几何特征的比较来选取有效的匹配点对;最后,以匹配点对的几何特征(如法矢量等)为依据,计算刚体变换矩阵,进而完成初始配准。初配准只能从整体上完成点云的大致对齐,其精度并不高,故要引入二次精确配准。常用的精确配准方法是由besl等[1]和chen等[2]提出的迭代最邻近点(iterativeclosestpoint,icp)算法。由于icp算法是一种迭代收敛的算法,它对点云初