基于改进ICP的点云配准算法

文中提出了一种新的点云数据配准算法。首先,估算两组点云数据中每个点的曲面法矢,并据此计算各个点的曲率;然后,根据各个点的曲率确定两组点云数据中可以匹配的点对集合;再采用几何哈希方法计算三维空间变换,实现粗配准;最后,将粗配准的结果作为精配准的初值,通过在ICP算法中添加动态迭代因子的方法来改进ICP算法,实现最终的配准。实验结果表明,文中算法能完成两组点云数据的精确配准,而且改进的ICP算法可以在不影响配准精度的情况下,极大地提高算法的收敛速度。     

基于超体素与几何特征融合的点云配准优化

针对点云配准过程中点云数据冗余、易出现误匹配点对和配准精度低的问题,提出了一种融合超体素及几何特征的点云配准方法。首先使用超体素与法向量信息相结合的方法提取特征点;其次,在粗配准中,通过使用快速特征点直方图(Fast Point Feature Histograms,FPFH)进行特征描述,采用双向最近邻比获取初始特征点对应关系,基于法向量夹角策略和随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法进行对应关系的优化,获取良好的初始位姿;最后,在精配准中,基于初始位姿与改进的迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)算法完成点云配准。通过在斯坦福数据集中进行配准实验,验证了所提算法具有更好的鲁棒性,能高效且精准的完成点云配准。     

基于改进三维形状上下文的点云配准

针对目前常用配准算法不能满足生产制造行业中高精度工艺要求的问题,本文基于三维点云提出一种改进三维形状上下文（3DSC）点云配准的有效解决方案。首先,通过改进的降采样方式设定阈值采集轮廓点云,对采集的点云依次进行三维网格划分形成形状上下文。然后,进行改进的3DSC初始配准,进而采用迭代最近点（ICP）精确配准,实现了源点云与目标点云之间的旋转平移变换。为验证改进算法的有效性,采用FPFH-ICP、PFH-ICP、传统3DSC和本文改进算法进行配准实验对比。实验结果表明,对于bunny点云和flowerpot点云,本文改进算法精度分别可达2.253 55e-05 m和9.969 02e-06 m,明显优于其他算法的配准精度。与传统3DSC配准算法相比,改进的3DSC配准算法可节省75%～85%的配准时间。改进的3DSC点云配准方法有利于提高配准精度且能优化配准时间,提高了配准效率。     

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...     

自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准

点云配准是三维重建的关键技术之一。针对点云匹配中迭代最近点算法(ICP)速率低、对初始位置要求高的问题,提出了一种基于自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准方法。首先根据局部表面变化因子与平均变化因子的大小关系,自适应地提取特征点;其次利用快速点特征直方图（FPFH）综合描述每个特征点的局部信息,结合随机抽样一致性（RANSAC）算法实现粗配准;最后根据得到的初始变换矩阵和基于特征点的ICP算法实现精配准。对斯坦福数据集、含噪声的点云以及场景点云进行配准实验,实验结果表明:所提出的特征点提取算法能高效地提取点云的特征;相比于其他特征点检测方法,所提方法在粗配准中的配准精度和配准速度更高,且抗噪性能更好;与ICP算法相比,基于文中特征点的ICP算法在斯坦福数据集和场景点云中的配准速度提升了约10倍,在含噪声的点云中,能根据所提取的特征点高效地进行配准。该研究为提高三维重建和目标识别的匹配效率提供了一种高效的方法。     

基于改进动态差分进化算法的点云配准

针对不同视角下的点云配准问题,提出一种基于改进动态差分进化算法的配准方法。首先利用主成分分析方法估算点云的曲率值与法向量,并根据法向量计算每个点与其k邻域点的法向量的夹角平均值。然后利用曲率和法向量夹角平均值构造第一特征参数进行第一次特征点提取,以及利用曲率值构造第二特征参数对点云进行第二次特征点提取。根据得到的特征点云,最后利用提出的一种基于耦合-最优排序变异的改进动态差分进化算法计算配准参数得到初始配准结果,再利用改进的迭代最近点算法进行细配准。实验表明,该配准算法具有配准时间短和配准精度高的优点。     

基于目标结构和运动的船舶激光点云配准算法北大核心CSCD

由于在野外环境下船舶结构特点及激光雷达测量视野限制,所获取的点云图像存在特征匹配错位和缺失现象,导致经典的配准算法精度较低。在分析点云结构特点和目标运动轨迹的基础上,提出一种基于目标结构和运动轨迹的配准算法。在对待配准点云进行预处理后,通过结构特征的引入解决了迭代最近点法(Iterative Closest Point,ICP)算法特征匹配错位陷入局部最优解的问题;在此基础上利用得出的主体变换矩阵求解出目标的运动轨迹,并根据运动轨迹对缺乏有效特征的点云进行配准同时校准主体点云。实验结果表明,以米为点云坐标单位,相比于ICP和4PCS+ICP方法,所提出方法在船舶点云配准上的均方误差(Mean Square Error,MSE)降低了0.2左右。     

基于WHI及ICP的点云配准算法

针对两步点云配准中精度差、计算效率低、易受噪声干扰的问题,提出一种基于WHI特征描述符结合改进的ICP点云配准算法。首先,对大数据量的点云通过ISS算法提取特征点集作为配准点云;然后,计算特征点云的WHI特征描述符,利用随机采样一致性算法完成粗配准;最后,基于安德森加速迭代ICP算法对粗配准点云进行精确配准。通过多组点云数据集对所提算法进行验证,实验表明,该算法配准精度高、速度快,在含有噪声数据集的优势更明显。在不同的点云模型下,所提算法的配准效率提高2倍以上,在噪声环境下具有一定的鲁棒性。     

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...     

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...     

一种改进的二维ICP点云配准算法

为解决传统ICP算法存在的运行不稳定、处理速度慢等问题,本文分析了传统ICP算法的缺点并对其进行了改进.首先,针对传统ICP算法容易出现的迭代方向错误问题,本文打乱了目标点集的点序号,然后在目标点寻找最近点时选择一对一的方式进行.算法的处理速度上,本文通过设置动态阈值,剔除了误匹配点对,减少了ICP算法的迭代次数,进而...     

基于天牛须改进粒子群算法的点云配准方法

为了提高激光点云配准精度与配准速度,采用了基于天牛须算法改进的粒子群算法,以点云分布熵为寻优目标, 寻找最优空间变换矩阵的点云粗配准,为点云精配准提供良好的初始条件。结果表明,点云分布熵较传统的均值平方差评价方式有更快的计算速度,基于天牛须算法改进的粒子群算法具有全局搜索能力强、计算速度快等特点,与传统点云粗配准方法相比,该方法配准速度提升了近25%;在点云数据量大的条件下,表现出较快的配准速度。这一方法对如何提高激光点云配准速度具有参考意义。     

基于3DSIFT和BSHOT特征的点云配准方法

针对点云配准过程中易产生错误匹配点、配准时间长、配准精度低等问题.提出了基于三维尺度不变特征变换(3 DSIFT)关键点检测方法,结合二进制方向直方图描述子(BSHOT)构建点云匹配对的配准方法.该方法首先利用差分高斯模型在三维尺度空间上检测SIFT关键点,其次在关键点的邻域构建局部坐标系来计算SHOT描述子,并将SH...     

基于几何代数的SVS-NLMS点云配准算法

针对欧氏空间点云配准方法匹配精度低、计算成本大、收敛速度慢等问题,利用几何代数对于高维空间的表达能力,提出一种基于几何代数的点云配准算法。首先,将点云数据转化为几何代数形式,基于几何代数的rotor转子,给出了几何代数空间点云配准的代价函数。其次,结合归一化最小均方算法,将求解rotor转子模拟为信号滤波问题,在几何代数空间基于最速下降法构建rotor转子迭代公式,使每次迭代计算仅使用一对匹配点对而不是全部点对。迭代计算得到的转子可用于任意维度的旋转估计问题,从而将三维点云逐步旋转配准。最后,为进一步解决收敛速度与稳态误差之间的冲突,利用Sigmoid函数给出了一种变步长的rotor转子迭代公式,在加快收敛速度的同时降低稳态误差。采用模型数据集与公共数据集验证所提算法的配准性能,与经典迭代最近点算法相比,模型数据集的配准精度由10?2提升至10?8数量级,公共数据集的配准精度提升35%,所提算法收敛速度更快,配准精度更高,且具有较低的稳态误差。