融合特征点提取的三维点云配准方法

为了改进传统迭代最近点云配准方法配准精度低,需要较好的初始输入变换矩阵等问题,提出一种基于分块思想结合点云平面拟合提取特征点的改进型点云配准方法。首先,对点云进行分块,结合随机采样一致性定理进行块状点云的平面拟合和特征点提取。其次,采用快速点对直方图来描述点云特征,利用采样一致性配准算法进行初始配准,为精配准奠定良好的基础。精配准通过K-D树改进加速迭代最近点算法,实现点云的整体配准。试验结果表明,所提出的点云配准方法在两种测试集上相较于传统最近迭代点方法,在配准精度上提升89.23%和31.45%,相较于其他点云配准方法,提出的方法也有一定的优势。     

结合形态描述和直方图特征改进的点云配准北大核心CSCD

针对点云配准过程中配准效率和精度无法兼得的问题,提出一种将内部形态描述(ISS)特征点和二进制方向直方图(BSHOT)特征描述符相结合的改进的点云配准算法。该算法先采用体素格网下采样和ISS算法提取特征点;然后通过二进制的方向直方图(BSHOT)特征描述符结合汉明距离和随机采样一致性算法(RANSAC)进行粗配准;最终利用改进的ICP算法进行精确配准。利用多组点云数据对该方法进行验证。结果表明,在相同条件下,改进后的算法在配准时间和配准精度上均优于其他算法。说明所提出的方法具有较高的配准效率与精度,且随着点云数量的增多,配准精度的提高效果会增强。     

基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法.首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SAC-IA)算...     

基于FPFH和法向量的改进点云配准算法

针对飞行时间法(TOF)获取点云的相关特点,提出一种适用于TOF点云的改进配准算法,首先使用FPFH特征对点云进行粗配准;在精配准阶段,通过法向量夹角特征采样的方法来减少点云的点数,同时又保留点云的关键信息点,并引入KD树和RANSAC方法来改进ICP的配准效率。实验结果表明,该算法具有良好的配准效率和精度,同时具有较大的适用范围。     

基于几何属性和改进ICP的点云配准方法

点云配准是三维重建的重要研究内容之一,其精度将直接影响到建模结果的好坏。为了提高点云配准的精度和收敛速度,首先提取点云的法矢和曲率等几何属性;然后根据点云密度将点云进行区域划分,并选取不同点云区域中的曲率极值点,再通过对极值点对的相似性度量来实现点云粗配准;最后采用基于K-d树的改进ICP算法进一步实现点云细配准。实验采用颅骨点云数据模型对该方法进行配准验证,结果表明,基于几何属性和改进ICP的点云配准方法是一种精度高、速度快的点云配准方法。     

三维点云配准中FPFH邻域半径自主选取算法

三维点云快速点特征直方图(FPFH)特征提取的邻域半径采用预设固定值,导致特征描述具有随意性、不全面性、低效性等问题,点云配准整个过程自动化程度低、耗时长.针对该问题,提出一种三维点云配准中FPFH邻域半径自主选取算法.首先,计算多对点云圆周密度并且保留最大圆周半径;其次,设置迭代次数,根据迭代次数和每对点云最大圆周半...     

一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法

点云配准方法能够有效地完成对不同重叠率、不同规模点云间的配准,可确保三维重建模型的精度。针对该问题,提出一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法,首先基于欧氏距离分割法将点云分割为子点云;然后提取子点云特征,考虑到不同点云的规模不同,提取的特征规模也是不同的,提出利用动态时间规整算法(DTW)完成子点云间的映射;最后利用迭代配准算法求取拼接点云间的平移、旋转矩阵,利用该矩阵完成点云间的配准和拼接。实验结果表明,提出的方法能够有效地解决部分重叠点云和不同规模点云的配准问题。     

TOF点云强度特征匹配迭代最近点配准算法

针对时间飞行(TOF)获取的三维点云数据噪声点多、有效目标在点云中所占比例较小的问题,提出一种适用于TOF点云数据的基于强度特征匹配的迭代最近点配准算法。首先使用强度特征进行有效区域提取,然后对有效区域进行配准,最后使用有效区域的变化矩阵对整个点云数据进行配准。实验结果表明,该方法能在不影响配准速度的情况下,有效提高真实点云配准的精确度。     

基于改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法

点云配准是基于机器视觉进行复杂机械零件三维非接触精密测量的关键环节。针对传统迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法对初始位置依赖性强,迭代收敛速度慢,错误对应点对多,难以满足大批量复杂机械零件测量点云配准效率和精度要求的问题,提出了一种基于ISS-FPFH(intrinsic shape signature-fast point feature histogram)特征结合改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法。为了减少点云配准数量,并保留点云表面原来的细微特征,提出了基于重心邻近点的体素滤波器对点云进行下采样预处理。为解决传统ICP算法因合适初始位置难以确定而导致多视角测量点云配准失败的问题,采用了基于ISS-FPFH特征的采样一致性初始配准(sample consensus intial alignment, SAC-IA)算法进行粗配准。为解决传统ICP算法迭代收敛速度慢、错误对应点对多的问题,提出结合法向量夹角约束的点到平面ICP算法进行精配准。以斯坦福大学的bunny点云模型为对象,验证了本文提出方法对噪声点云的鲁棒性。以常见的复杂机械零...     

基于标签定位的手持光刀测量点云拼接研究

基于手持光刀法三维测量具有精度高、速度快的优势,针对此法需多次测量获得完整物基金项目:国家自然科学基金项目(No.51405510)资助。体点云数据,提出基于3标签点云拼接算法,分析了3特征点转换算法的数学原理,采用棋盘格标签精确获取了相邻测量的共同特征点,推导了转换矩阵计算方法,提出了拼接精度的检验方法,最后基于标准球和标准平面,检验了算法的应用测量精度。     

基于并行粒子群优化的三维点云配准算法

针对基于群智能优化的点云配准算法计算时间长的问题,提出一种基于CUDA的并行粒子群配准算法.以点对点距离最短为适应度函数,利用粒子群算法各粒子天然的并行性,将运算过程分配到GPU的各个线程中计算变换参数.由于GPU多个线程运算同时执行互不干扰,极大地提高了粒子群的运算速度,从而可以实现点云的快速、精确配准.实验结果表明,该算法既克服了ICP算法对点云初始位置要求高的缺点,又有效解决了基于群智能优化的点云配准算法计算时间长的问题.     

一种改进的ICP激光点云精确配准方法

传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法在进行点云配准时,若点云初始位置相差较大时,容易陷入局部最优,同时,该算法无法解决部分重叠的点云的配准问题.鉴于此,提出了一种改进的ICP 激光点云精确配准方法.首先通过对两片点云的主成分分析并矫正主轴方向以完成初始配准,获得一个较好的初始位置...     

基于结构光在机测量的变形薄壁件点云配准方法北大核心CSCD

结合点云局部特征和Octree优化搜索,提出了用于薄壁零件加工过程测量的三维变形点云自动配准的算法,并有效计算出位移偏差量。首先,对薄壁零件点云模型进行数据预处理,去除主体中的无效点和噪声点,计算点云的法向量、3个特征元素作为PPFNET(point pair feature net)特征学习方法的输入,利用最大池化层将变形的局部特征聚合到全局特征中,通过全局和局部特征描述符的深度学习,找出无序点云间的对应关系,完成点云粗配准过程;然后,提出一种基于迭代就近点算法(iterative closest point,ICP)的改进精配准算法,通过增加阈值限定,过滤加工变形时颤振影响,使配准精度达到了98.58%,配准效率提高了10%;最后,采用Hausdorff进行距离计算,使用Cloud-Compare进行位移偏差分析,分析结果与实验结果比较表明,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为2.32%。在机测量模拟结果表明,所提方法满足在机检测加工变形的实时性和测量精度要求。     

基于相位相关滤波与点云特征的激光点云配准方法

文中针对激光点云配准效率低和处理时间长的问题,提出一种基于相位相关滤波结合特征的扫描配准方法。扫描配准算法被解耦为旋转匹配与平移匹配两个步骤。在旋转匹配中,霍夫描述符提取的线段特征结合相位相关滤波得到具体的旋转量。平移匹配主要基于点云的边界特征,使用相位相关滤波处理提取到的特征,得到准确的x和y方向的平移量。与传统的迭代最近点(ICP)相比,提出的配准策略在处理静态数据时错误率降低了89.2%,处理时间降低了91.6%。同时,动态数据实验表明提出的方法具有较低的中位数和更好地一致性。     

基于有向包围盒的尺度点云配准算法

为了提高激光点云的配准精度和效率,解决两片点云之间存在尺度变换的配准问题,提出了一种基于有向包围盒的尺度点云配准算法.首先,分别生成两片点云的空间有向包围盒,利用两个包围盒对应边的比值计算尺度因子.然后,将目标点云包围盒进行尺度放缩,再利用包围盒对应顶点的关系计算旋转矩阵.同时,引入点云的单位向量和,以单位向量和之间余...