一种低重叠率的三维点云配准方法

针对重叠率低的两片点云配准难度大、精度低等问题,提出了一种将聚类区域分块和凸优化问题相结合的点云配准方法.首先,利用点云的曲率特征进行多尺度描述符的建立,确保点云数据完整并且使冗余数据最小;其次,利用多尺度描述符的角度差异进行对应关系聚类分块,获取源点云与目标点云的重叠区域;最后,将重叠区域的点云以及它们的对应关系代入...     

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...     

一种简易的激光雷达点云与光学影像自动配准方法

将激光雷达点云与光学影像进行配准融合,在数字城市建模、自动驾驶和导航避障等方面有重要的应用价值.当前多数自动配准方法需要专门设计特殊的场景结构,操作复杂.根据激光雷达对玻璃具有穿透的特性,提出利用透明的门窗等室内建筑物场景来实现对激光雷达点云与光学影像的自动配准.首先,将激光点云量化为图像,提取光学影像与量化图像的门窗...