大型工件部分点云与整体点云的配准方法

部分点云与整体点云的高效、高精度配准是完成大型工件尺寸快速评价工作的基础,但由于部分点云和整体点云全局特征的差异性,使用现有的局部特征描述符进行点对匹配搜索计算量大,点云配准耗时长.为此,针对部分点云与全局点云的几何特征,提出一种基于区域均值特征描述符的部分点云与整体点云配准方法.首先提出一种区域均值特征描述符,能够有效地描述点云中关键点的邻域几何特征;然后通过评价点云区域均值特征描述符的特征度选择数据点作为待配准关键点,搜索与之匹配的描述符,完成部分点云与整体点云的关键点匹配;最后使用奇异值分解法计算点云之间的转换矩阵,基于迭代最近点算法完成部分点云与整体点云的配准.利用斯坦福公共数据库点云集和大型发动机舱段的三维扫描点云数据,对配准算法的配准准确度和配准速度进行实验的结果表明,与现有的几种基于局部特征描述符(PFH,HoPPF,PPFH,FPFH)的点云配准方法相比,所提方法配准准确度平均提高56.75%,配准速度平均提高45.57%,验证了该方法的有效性.     

基于Kinect的点云配准方法

Kinect采集的点云存在点云数量大、点云位置有误差,直接使用迭代最近点(ICP)算法对点云进行配准时效率低.针对该问题,提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法.首先使用体素栅格对Kinect采集的原始点云进行下采样,精简点云数量,并使用滤波器移除离群点.然后使用SIFT算法提取目标点云与待配准点云公共部分的特征点,通过计算特征点法向量之间的夹角调整点云位姿,完成点云的初始配准.最后使用ICP算法完成点云的精细配准.实验结果表明,该算法与传统ICP算法相比,在保证点云配准精度的同时,能够提高点云的配准效率,具有较高的适用性和鲁棒性.     

基于重叠域采样混合特征的点云配准算法

针对部分重叠的两片点云配准效率低、误差大等问题,提出了一种基于重叠域采样混合特征的点云配准算法。首先,通过编码和特征交互的方式预测每个点的重叠分数,获得更丰富的点云特征。其次,提取重叠点的局部几何特征,基于重叠分数和点特征的显著性保留重叠关键点。最后,利用重叠关键点的几何信息和空间信息构建混合特征矩阵,计算矩阵的匹配相似度,采取加权奇异值分解运算得到配准结果。实验结果表明,该方法具有较强的泛化能力,能在保证配准效率的同时显著提升点云配准精度。     

改进的采样一致性点云配准算法

为解决传统迭代最近点(iterativeclosestpoint,ICP)算法存在配准效率低等问题,提出一种改进的采样一致性点云配准算法。通过自适应体素网格滤波法对点云进行处理,可以根据点云量级自动修改体素立方体大小,剔除偏差较大的噪点,降低点云数据量级;在快速点特征直方图(fastpointfeatureshistogram,FPFH)中引入距离的二次函数,降低远距离邻域点的权值,提高近距离邻域点的权值。运用公开数据集Bunny点云数据进行实验的结果表明,该算法相对于传统点云配准算法的配准精度提升了54.65%,配准效率提升了39.39%。运用多组数据验证了该算法的有效性。     

基于邻域几何特征约束的植株三维形态配准方法研究

为提高不同角度多次测量得到的植株点云配准速度和精度,提出一种基于植株点云邻域几何特征约束改进的三维形态配准方法。首先,针对点云量大并缺少拓扑信息,选取关键点集并估计其中每个点的支撑邻域来拟合出支撑曲面,进一步计算出邻域几何特征。其次,采用特征相似度的方法实现点云的初始配准。最后,在初始配准的基础上,加入两个新的夹角几何特征约束匹配点对改进ICP算法进行配准优化。利用bunny、兵马俑模型点云对算法的精度和通用性进行测试,并在实际应用中验证了配准效果和算法鲁棒性。结果表明,与传统的特征配准方法相比,该方法配准速度提高约10%以上,精确配准误差约为传统算法误差的1%。     

基于投影的点云配准算法

点云配准分为粗配准和精配准两个阶段。在精配准阶段,大部分采用迭代最近点(ICP)算法。由于ICP算法的性能很大程度上依赖于点云初始位置,因此点云粗配准是点云配准的关键环节,能为ICP提供良好的初始位置。基于三视图的概念,分析了点云配准的关系,提出了一种新的点云空间位置评价方法,进而利用遗传算法提出了一种降维处理空间点云的点云粗配准新算法。首先,将三维空间点云分别投影到三个坐标平面,利用信息熵概念求解每个投影面的熵值;然后,以三个坐标平面的熵值之和作为目标函数,利用遗传算法搜索出最优空间变换矩阵;最后,将变换矩阵作用于目标点云实现点云的粗配准。试验表明,新算法配准效果好,能为精配准提供优良初始位置,且效率高。该算法能为点云的曲面重构研究提供优良的原始点云数据。     

一种高程相关的机载LiDAR点云配准方法

针对现有配准方法难以提取大范围机载LiDAR点云特征信息的问题,提出了一种基于2片待配准机载LiDAR点云高程数据相关的点云自动配准方法。首先,将待配准点一定范围内的点云拟合局部曲面;然后,在另一点云片中确定搜索区域,利用拟合结果求解搜索区域内的点云在拟合曲面上的高程;最后,通过计算拟合高程与实际高程的相关系数,选择搜索区域内相关系数最大位置作为配准的关键点参与点云配准,反复迭代直到完成配准。文章用实际采集的机载LiDAR数据进行了实验分析,并与传统的ICP算法进行了对比。实验结果表明,该方法在配准精度上能达到较高的水准,能够满足机载LiDAR点云配准的要求。     

基于FPFH-ICP的三维工件点云配准方法研究

针对三维工件点云配准方法存在配准精度低等问题,笔者提出一种基于快速点特征直方图（Fast Point Feature Histogram,FPFH）初始匹配与迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）的点云配准方法。首先,在配准前使用随机抽样一致（Random Sample Consensus,RANSAC）算法对初始点云数据进行预处理,获得目标点云数据;其次,使用FPFH算法提取点云特征,进行特征匹配,求得初始变换矩阵;再次,使用ICP算法对初始变换矩阵进行增益,求得最终变换矩阵;最后,完成点云精确配准。基于三维工件点云,将本文算法与经典算法对比测试。实验结果表明,本文算法在配准精度上有所提高。     

利用Kinect深度信息的三维点云配准方法研究

针对三维重建中的点云配准问题,提出一种基于点云特征的自动配准算法。利用微软Kinect传感器采集物体的多视角深度图像,提取目标区域并转化为三维点云。对点云进行滤波并估计快速点特征直方图特征,结合双向快速近似最近邻搜索算法得到初始对应点集,并使用随机采样一致性算法确定最终对应点集。根据奇异值分解法求出点云的变换矩阵初始值,在初始配准的基础上运用迭代最近点算法做精细配准。实验结果表明,该配准方法既保证了三维点云的配准质量,又降低了计算复杂度,具有较高的可操作性和鲁棒性。     

基于区域分割的低覆盖点云配准算法

针对低覆盖点云配准的时间复杂度高、收敛速度缓慢以及对应点匹配易错等问题,提出一种基于区域分割的点云配准算法。首先,利用体积积分不变量计算点云上点的凹凸性,并提取凹凸特征点集;然后,采用基于混合流形谱聚类的分割算法对特征点集进行区域分割,并采用基于奇异值分解（SVD）的迭代最近点（ICP）算法对区域进行配准,从而实现点云的精确配准。实验结果表明,所提算法通过区域分割可以大幅提高点云区域的覆盖率,并且无需迭代即可计算刚体变换的最佳旋转矩阵,其配准精度比已有算法提高了10%以上,配准时间降低了20%以上。因此,所提算法是一种精度高、速度快的低覆盖点云配准算法。     

约束改进的ICP点云配准方法

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。     

基于3D-Harris 与FPFH 改进的3D-NDT 配准算法

针对传统点云配准三维正态分布变换(3D-NDT)、迭代最近点(ICP)算法在未给定初 始配准估计的情况下配准效果不佳、配准时间长、误差较大的缺陷,提出了精准且相对高效的 点云匹配算法。首先,运用3D-Harris 算法识别每一幅点云的关键点,并以此为基本点建立局 部参考框架,计算快速点特征直方图(FPFH)描述子;之后,使用最小中值法(LMeds)中的对应 估计算法排除不准确的点对应关系,得到含有对应三维特征关系的特征点对。计算粗配准所需 的变换矩阵,完成初步匹配。随后,根据3D-NDT 算法将点云数据空间体素化,运用概率分布 函数完成最终的点云进行精确地匹配。使用改进配准将3 组分别从网络下载的较少噪声、大规 模与Kinect V2.0 采集的较多噪声、大规模的2 组重叠度不同的点云数据匹配到同一个空间参考 框架中,并通过精度分析对比经典3D-NDT,ICP 等算法。实验结果证明,该算法在迭代次数 较低时,可使室内场景点云数据完成精度较高的配准且受噪声影响较小,但如何将算法的复杂 度适当降低,缩短配准时间需要更进一步的研究。     

基于多核并行和动态阈值的点云配准算法

针对点云配准中存在错误匹配点对、精度不高等问题,提出一种基于多核并行和动态阈值的点云配准算法。该算法采用改进的SAC-IA算法进行点云粗配准,利用OpenMP实现点云查询点的法向量、FPFH等特征的并行加速提取以及对应点对的并行查找,从而使整个配准算法的速度得到保持甚至提升。在点云精配准阶段,使用改进的ICP算法进行精配准,改进点着眼于错误对应点对的剔除及其阈值的动态确定,即以配准点重心作为参照点,按照动态阈值,使用点对距离约束剔除错误对应点对。实验结果表明,本文算法在提升配准精度的情况下,配准速度也得到了提升。     

SIFT算法在点云配准中的应用

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。     

一种鲁棒的城市复杂动态场景点云配准方法

针对城市道路环境中面临的动态目标繁多、遮挡严重、以及GPS （全球定位系统）误差较大的问题,提出了一种无需检测动态目标且可以适应不同初始位置误差的快速、鲁棒的配准方法.首先,使用区域生长方法对去除地面的障碍物点云进行目标分割,并通过设定约束条件优化分割效果,生成点云的目标重心点集合;然后,提出了一种多层嵌套的RANSAC （随机抽样一致性）算法架构,迭代地更新配准结果,实现重心点集的粗配准并去除外点;最后,利用ICP （迭代最近点）进行点云的精确配准.与传统RANSAC方法的对比实验表明,该方法能够在复杂的动态场景和较大的初始位置误差下完成精确可靠的点云配准,且其配准成功率和配准速度明显高于传统方法.     

基于残差注意力机制的点云配准算法

针对传统点云配准算法精度低、鲁棒性差以及放疗前后癌症患者无法实现精确放疗的问题,提出一种基于残差注意力机制的点云配准算法（ADGCNNLK）。首先,在动态图深度卷积网络（DGCNN）中添加残差注意力机制来有效地利用点云的空间信息,并减少信息损失;然后,利用添加残差注意力机制的DGCNN提取点云特征,这样做不仅可以在保持点云置换不变性的同时捕捉点云的局部几何特征,也可以在语义上将信息聚合起来,从而提高配准效率;最后,将提取到的特征点映射到高维空间中并使用经典的图像迭代配准算法LK进行配准。实验结果表明,所提算法与迭代最近点算法（ICP）、全局优化的ICP算法（Go-ICP）和PointNetLK相比,在无噪、有噪的情况下配准效果均最好。其中,在无噪情况下,与PointNetLK相比,所提算法的旋转均方误差降低了74.61%,平移均方误差降低了47.50%;在有噪声的情况下,与PointNetLK相比,所提算法的旋转均方误差降低了73.13%,平移均方误差降低了44.18%,说明所提算法与PointNetLK相比鲁棒性更强。将所提算法应用于放疗前后癌症患者人体点云模型的配准,从而辅助医生治疗,并实现了精确放疗。     

基于特征点和改进ICP的三维点云数据配准算法

在光学非接触三维测量中,复杂对象的重构需要多组测量数据的配准。最近点迭代(ICP)算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种经典的数学方法,为了获得更好的配准结果,在ICP算法的基础之上,提出了结合基于特征点的等曲率预配准方法和邻近搜索ICP改进算法的精细配准,自动进行点云数据配准的算法,经对牙齿点云模型实验发现,点云数据量越大,算法的配准速度优势越明显,采用ICP算法的运行时间(194.58 s)远大于本算法的运行时间(89.13 s)。应用实例表明:该算法具有速度快、精度高的特点,算法效果良好。     

面向RGBD深度数据的快速点云配准方法

目的 真实物体的3维重建一直是计算机图形学、机器视觉等领域的研究热点。针对基于RGBD数据的非匀速非固定角度旋转物体的3维重建问题,提出一种利用旋转平台重建物体3维模型的配准方法。方法 首先通过Kinect采集位于旋转平台上目标物的深度数据和颜色数据,对齐融合并使用包围盒算法去除背景噪声和不需要的外部点云,获得带有颜色信息的点云数据。并使用基于标定物不同角度上的点云数据标定出旋转平台中心轴的位置,从而获得Kinect与旋转平台之间的相对关系;然后通过曲率特征对目标点云进行特征点提取并寻找与相邻点云的对应点;其中对于特征点的选取,首先针对点云中的任意一点利用kd-tree搜寻其k个邻近点,对这些点进行曲面拟合,进而计算其高斯曲率,将高斯曲率绝对值较大的n个点作为点云的特征点。n的取值由点云的点个数、点密度和复杂度决定,具体表现为能反映物体的大致轮廓或表面特征信息即可。对于对应点的选取,考虑到欧氏距离并不能较好反映点云中的点对在旋转过程中的对应关系,在实际配准中,往往会因为点云重叠或距离过远等原因找到大量错误的对应点。由于目标物在扫描过程中仅绕旋转轴进行旋转,因此采用圆弧最小距离寻找对应点可有效减少错误点对。随后,使用二分迭代寻找绕中心轴的最优旋转角度以满足点云间的匹配误差最小;最后,将任意角度获取的点云数据配准到统一的坐标系下并重建模型。结果 使用斯坦福大学点云数据库和自采集数据库分别对该方法和已有方法在算法效率和配准结果上进行对比实验,实验结果显示在拥有平均75 000个采样点的斯坦福大学点云数据库上与传统ICP算法和改进ICP算法相比,迭代次数分别平均减少86.5%、57.5%,算法运行时间分别平均减少87%、60.75%,欧氏距离误差平方和分别平均减少70%、22%;在具有平均57000个采样点的自采集点云数据库上与传统ICP算法和改进ICP算法相比,迭代次数分别平均减少94%、75%,算法运行时间分别平均减少92%、69%,欧氏距离误差平方和分别平均减少61.5%、30.6%;实验结果显示使用该方法进行点云配准效率较高且配准误差更小;和KinectFusion算法相比在纹理细节保留上也表现出较好的效果。结论 本文提出的基于旋转平台标定的点云配准算法,利用二分迭代算法能够有效降低算法复杂度。与典型ICP和改进的ICP算法的对比实验也表明了本文算法的有效性。另外,与其他方法在具有纹理的点云配准对比实验中也验证了本文配准方法的优越性。该方法仅采用单个Kinect即可实现对非匀速非固定角度旋转物体的3维建模,方便实用,适用于简单快速的3维重建应用场合。     

基于改进迭代最近点算法的接骨板贴合性快捷计算方法

为了快速计算出接骨板在断骨表面的最佳贴合位置,以减少手术中接骨板反复调整的次数,提出了一种基于改进迭代最近点（ICP）算法的接骨板贴合性快捷计算方法。首先,由医生指导在断骨表面选取贴合区域,并利用接骨板表面点的法向量之间的夹角提取接骨板的内曲面点云;然后,在对两组点云模型进行平滑处理并采用格点采样的方式来简化点云模型后,利用点云之间的特征关系进行初始配准;最后,对接骨板内曲面点云模型进行边界及内部特征关键点提取,并采用K-维树（KD-Tree）搜索邻近点,对接骨板的特征关键点和断骨表面选取区域执行ICP精确配准。以胫骨为例进行实验,实验结果表明,所提算法相较于近年所提配准算法在保持较高配准度的同时提高了配准效率,能够实现胫骨不同受损类型与接骨板之间的快速配准,并且对其他受损骨骼具有通用性。