顾及RGB-D图像的刚性点云鲁棒配准方法

RGB-D相机作为一种常见的便携式三维数据采集工具被广泛使用于计算机图形学、计算机视觉等诸多领域,然而,由于设备的物理误差、光照干扰等因素,采集的三维点云中往往包含大尺度噪声,现有的点云配准方法处理这类数据时无法取得理想的配准结果,进而影响后续三维重建的质量.为了解决这一问题,提出一种鲁棒的基于RGB-D图像的刚性点云配准方法.首先,提出一种基于全变分和各向异性二阶算子的点法向估计方法,能够有效地去除点法向的噪声并且较好地保持尖锐和非线性光滑特征;其次,联合RGB图像的纹理信息和点云的几何信息设计了一种复合特征描述子,能够在包含噪声的点云上鲁棒地提取初始匹配点;最后,采用一种快速的全局配准方法计算待配准点云之间的刚性变换.在多组合成及真实点云数据上进行配准实验,并从视觉效果和配准误差2个方面对实验结果进行分析,分析结果表明,所提方法能够鲁棒地配准大噪声干扰的点云数据,验证了方法的有效性.