基于多视角车辆轮廓深度图像的割线迭代接近角计算方法

针对车辆通过性指标中接近角的测量问题，提出一种基于深度相机获取车辆底盘轮廓点云的接近角计算方法。首先使用深度相机对目标车辆底盘轮廓进行多视角的点云采集，并通过迭代最近点算法进行点云拼接与模型重建，对轮廓点云的轮胎特征进行分割提取，最后采用本文提出的割线迭代方法对接近角进行计算。通过计算机仿真构建车辆轮廓点云，并对该点云进行拼接、分析计算。结果表明，本文提出的方法具有快速、准确的接近角计算效果。     

ICP算法在点云配准中的应用

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。     

改进的尺度迭代最近点配准算法

针对点云配准中的尺度和收敛速度问题,提出一种改进的尺度迭代最近点(scaling iterative closest point,SICP)算法。在ICP算法中加入带边界的尺度矩阵,解决点云配准中尺度变换的问题;引入动态迭代因子,自动调整配准过程中的刚体变换参数,在不影响算法的精度和收敛方向的前提下,减少迭代次数,提高算法的收敛速度。实验结果表明,与ICP算法和SICP算法相比,改进的SICP算法能够更好地解决含尺度因素的点云配准问题,是一种更加精确、快速的尺度点云配准算法。     

光栅投影测量中点云配准技术的研究

针对在光栅投影测量中运用传统标志点法进行点云配准时点云产生孔洞的问题,提出一种无标志点的配准算法。利用光栅投影法所获点云可显示为距离图像,通过对获取的距离图像的局部曲面拟合,提取曲率特征点。根据余弦相似度和距离相似度得到匹配的特征点对,利用最终得到的匹配点对的几何信息计算初始配准参数,结合最近点迭代算法完成点云的配准。实验结果验证了该算法可以避免在物体上粘贴标志点,自动完成点云的准确配准。     

基于改进PSO-TrICP算法的点云配准

针对传统迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）算法在初始空间位置偏差大时,容易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进PSO-TrICP算法的点云配准方法。首先,对传统粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）算法进行改进,引入适应度的相似度测量准则调整粒子的更新方式,然后加入历次迭代的全局最优解的均值作为新的学习因子避免求解过程中出现“早熟”现象;其次用刚性变换参数和点云间的重叠率组成粒子,利用改进PSO算法为配准提供良好的初始相对位置;最后,通过裁剪迭代最近点（Trimmed Iterative Closest Point,TrICP）算法估计点云间的空间变换。实验结果表明,改进PSO-TrICP算法的配准精度与运行效率优于近年提出的同类配准算法,且具有较好的鲁棒性。     

基于局部特征的点云配准算法

针对覆盖率较低的点云,提出一种基于局部特征的点云配准算法。首先提取点云 的局部深度、法线偏角和点云密度等局部特征,得到局部特征描述子;然后计算局部特征集的 相关性,得到相关候选点集;再次通过删减外点达到点云粗配准的目的;最后采用基于旋转角 约束和动态迭代系数的改进迭代最近点(ICP)算法,实现点云的细配准。实验结果表明,基于局 部特征的点云配准算法可以实现覆盖率较低点云的精确配准,是一种精度高、速度快的点云配 准算法。     

基于配准元素选择的改进ICP算法研究

ICP算法作为解决深度图像的配准问题的一个应用较为广泛的算法,得到了研究者的关注,本文全面地回顾了ICP算法的研究背景,对其存在的不足进行了分析,并从配准元素选择的角度对它进行了简单的改进。     

一种改进的稀疏迭代最近点算法

稀疏迭代最近点算法是针对含有噪声点的点云配准提出的,但它却存在对目标点云中的离群点敏感、运行效率低等问题。针对这些问题,基于邻域信息的对应点对寻找方法提出了一种改进的稀疏迭代最近点算法。改进的稀疏迭代最近点算法首先使用改进的基于PCA的点云初始配准调整两片点云的位置,而后使用基于邻域信息的对应点对寻找方法为精配准寻找对应点对,针对对应点对,使用乘法器的交替方向法(ADMM)求得最优的变换矩阵。实验表明,对含离群点的斯坦福兔子、盆栽等点云来说,改进后的算法能够处理目标点云含有离群点的情况,并且算法的配准速度平均提高了30%。     

特定视频采集系统中的身份识别的实现

该文在迭代阀值算法的基础上,引入Harris角点算法、质心算法,更快速、有效地从采集的标准图像中进行脸部特征点提取。并通过孤立点组合算法形成有效的特征参数。进一步使用欧氏距离衡量法与原有库的标准图像进行比对,找出最近相似人脸,实现对人脸的识别。     

一种基于SAC-NDT和ICP的高精度点云配准方法

传统的正态分布变换算法精度低,而精度较高的迭代最近点算法极易陷入局部最优解。为了解决以上问题,将采样一致性算法与NDT算法结合作为点云初始配准方法,再利用KD-tree加速的ICP精配准方法完成点云匹配。实验结果表明,本文所提出的方法大大提高了配准精度。     

特定视频采集系统中的身份识别的实现

该文在迭代阀值算法的基础上,引入Harris角点算法、质心算法,更快速、有效地从采集的标准图像中进行脸部特征点提取。并通过孤立点组合算法形成有效的特征参数。进一步使用欧氏距离衡量法与原有库的标准图像进行比对,找出最近相似人脸,实现对人脸的识别。     

扫描点云的一种自动配准方法

针对无任何预知信息下的扫描点云数据配准问题,通过引入新的匹配点对度量准则和改进最近点迭代算法,提出一种扫描点云数据的自动配准方法.该方法分为初始配准和精细配准2个阶段.初始配准阶段中,在考虑孤立点的曲率相似度的基础上,通过引入一种新的点的邻域曲率相似度度量准则,构造出一个有效的一一对应的初始匹配点对数组;然后根据刚体变...     

一种分形结构微带天线的设计和馈点的优化

微带贴片天线是一种低材料、体积小、易于制作的天线。为了实现天线的多频带特性,在微带贴片天线中引入了sierpinski模型结构。分形结构是在一个递归的过程中产生的,它们可以在有限的空间产生很长或很宽的表面积,因此,分形结构可以使宽带天线在小型化的同时又能保持和大天线相似的辐射模式和输入阻抗特性。这种sierpinski分形结构的微带天线可以用在WLAN,BLUETOOTH和WIMAX中。本文详细研究了sierpinski分形结构的迭代设计以及馈带线的馈点位置,并分析了对于此类天线的最佳馈电点     

ICP算法在3D点云配准中的应用研究

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。     

基于秩4约束的遮挡点恢复方法

提出了一种基于秩4约束的遮挡点恢复方法.该方法 首先假设所有的遮挡点及深度因子已知,利用所有遮挡点及深度因子组成一个秩4矩阵的特 性,构造一个投影矩阵,并利用该投影矩阵求得所有的遮挡点及深度因子.然后将求得的遮 挡点及深度因子代替图像中的遮挡点和深度因子,再求投影矩阵.经过多次迭代,最后求得 遮挡点的真实图像位置.该方法的优点是平等地看待所有的图像及图像点.模拟实验和真实实 验表明,该方法具有鲁棒性好、收敛性好及误差小等优点.     

基于改进ICP算法的点云自动配准技术

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。     

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。     

一种机器人触视觉图像配准方法的研究

遥操作机器人触觉与视觉图像的配准是这两种图像信息融合的关键技术．提出了一种基于OCD-ICP(Optimize Corner Detection—Iterative Closets Point．优化角点集提取——迭代最近点)的图像配准方法．该方法利用图形学原理．对图像边缘角点候选点集提出了四个筛选规则．逐步筛选得到优化的角点集，并在此基础上利用迭代最近点的方法得到最优配准变换参数．实验证明，该方法能够有效的检测到正确的曲线角点集，利用此角点集的ICP方法有较高的配准精度和速度．     

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。