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1.
ICP算法在点云配准中的应用   总被引:9,自引:3,他引:6  
逆向工程中经常需要把多次测量得到的点云进行配准。提出了一种基于特征点的改进ICP算法,在采用主方向贴合法实现初始配准的基础上,使用曲率特征点和k-dtree寻找最近点,提高了ICP算法的效率。该算法具有速度快精确度高的特点,并且在实际应用中验证了配准效果和算法稳定性。  相似文献
2.
基于改进ICP算法的点云自动配准技术   总被引:2,自引:0,他引:2  
在零件的型面检测过程中,通常有数据采集、曲面重构、曲面配准和误差求取几个步骤。其中,曲面之间的配准是检测中关键的一环。针对传统的经典ICP(Iterative Closest Point)算法在配准过程中受噪声干扰大、鲁棒性差的缺点,在应用点云主方向贴合的粗略配准基础上,以经典的ICP算法为基础,提出了点云数据的欧氏距离阈值去噪和点云的方向矢量夹角阈值两种方法改进ICP算法,并应用改进算法作为点云之间的精确配准算法。对于经过初始配准的点云数据使用欧氏距离阈值法剔除点云间点对的噪声,并经点云各点间的方向矢量夹角阈值进行对应点采样,提高了传统ICP算法的效率和精度。经飞机和汽车零件点云配准实验验证,本算法的配准误差在±1μm内。算法具有设计简洁,响应快速的特点,有实际工作意义。  相似文献
3.
大型建筑物数字化及三维建模关键技术分析   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
随着激光扫描仪硬件水平的不断提高及数据处理方法的不断完善,地面三维激光扫描技术在城市建筑物数字化与三维建模方面的应用越来越广泛。通过对比使用两种不同工作原理的激光扫描仪(相位式和脉冲式)进行大型建筑物数字化及三维建模的试验,详细探讨了试验过程中数据采集、数据处理及三维建模等各个环节的主要问题及关键技术,提出了相应的解决方案及需进一步研究解决的问题。  相似文献
4.
SIFT算法在点云配准中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种精确有效的点云配准算法。通过对图像进行SIFT特征检测与匹配来获得特征点与匹配关系,用RANSAC算法剔除误匹配点,然后由映射关系获取三维对应特征点,采用投票法来进一步剔除误匹配点。在由单位四元数法获得点云初始位置关系的基础上,采用基于特征点的改进ICP算法来实现精确配准。通过实验验证,该算法在点云配准中具有速度快和稳定性好的特点。  相似文献
5.
ICP算法在3D点云配准中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
三维点云配准是逆向工程中的关键。为提配准确度,提出了一种基于曲率特征点的ICP改进算法。算法在初始配准的基础上,采用二次曲面逼近的方法求得每一点的方向矢量和曲率,利用据曲率确定特征点集,并根据方向矢量调整对应关系,减少了ICP算法的搜索量,提高了ICP算法的效率。针对目标函数,引入Niloy坐标框架,可以根据点云距离调整收敛速度和配准精度。改进后的算法在精确度基本不受影响的情况下提高了配准速度,进行仿真实验。实验验证了配准效果和算法的稳定性。  相似文献
6.
约束改进的ICP点云配准方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提高配准速度和精度是点云配准研究的重点。提出一种距离约束改进的迭代邻近点算法,针对邻近点法中找到的配准点,采用最近原则排除含相同点的点对;使用配准点重心作为参考点,结合点对距离约束排除误配准点对后进行点云配准;与使用点云重心作为参考点的方法和迭代邻近点算法进行了比较。实验结果表明,在配准速度和精度方面,提出的算法都有了提高,实现了点云的快速、准确配准。  相似文献
7.
在三维跟踪及逆向工程三维重建的过程中,需要采集大量物体表面的特征点(点云)数据,为达到更好的重建结果,采用多视角采集点云方式。多片点云数据的配准(Registration)是目前的研究热点之一。对点云快速配准方面传统采用的ICP算法加以改进,提出基于相机标定和双向随机KD树的ICP改进算法,提高了ICP在应对小型点云时的匹配精度。  相似文献
8.
针对目前已有的三维点云配准算法直接在全局上进行配准,不能有效地处理重叠比例较低和重叠区域特征不明显的三维点云数据的问题,提出一种区域层次上的自动点云配准算法.首先利用刚体变换的低维性质,把区域作为基本的配准对象,将全局配准分解为多个规模更小的区域配准,通过重叠的区域恢复区域间局部的刚体变换;其次引入可信性和一致性的概念,通过求解一个优化问题从一系列区域配准中得到全局配准;最后用稀疏ICP算法进行精确配准.实验结果表明,该算法在保持对噪声和离群点鲁棒的前提下可以正确配准重叠比例更低的点云,适用范围更广泛.  相似文献
9.
针对地面激光点云的分辨率不同等问题,提出一种不借助额外装置,把二维图像与三维点云相结合的初始配准方法。把不同分辨率点云均匀滤波,根据深度值把三维点云转化为二维灰度图,利用SURF算法提取图像的特征匹配点对;根据映射关系找到三维特征匹配点,利用单位四元数法求出变换矩阵完成点云初始配准。实验结果表明,该算法对于地面激光数据的配准,无论从配准的精度上还是时间上均有很大提高。  相似文献
10.
提出了一种新的人耳点云并行Softassign配准算法.在基于CUDA对Softassign算法进行并行加速的基础上,利用三维点云离散曲率估计和三维空间kd-tree相结合的方法,对三维人耳点云进行点云简化,使简化后人耳点云能够保留足够的几何特征,然后对简化人耳点云进行Softassign配准,提高Softassign算法在人耳点云配准中的配准精度,从而避免了局部配准等缺陷,并在实际应用中验证了算法效率和精度.  相似文献
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