融合PCA的改进ICP激光点云配准算法北大核心CSCD

针对迭代最近点(iterative nearest point,ICP)算法进行点云配准过程中需要输入较好的初值和收敛速度较慢的问题,提出了一种融合主成分分析(principal component analysis,PCA)的改进ICP配准算法。首先,基于PCA计算两组点云的主方向,得到两组点云的初始位姿变换;然后,利用主轴基向量的关系校正主轴方向,完成两组点云的大致配准。针对具有部分重叠区域的点云,粗配准后利用KD-tree算法搜索最近点。根据点云重叠部分,提出一种利用有效点对进行ICP迭代求解算法,利用有效点对中欧式距离较大的点对,完成精配准。通过在公开数据集Bunny和实测数据支座点云上的实验表明,改进算法能够为ICP算法提供较好初值,加速具有局部重叠度的点云配准,同时对配准精度也有较高的鲁棒性。     

基于ISS特征点和改进描述子的点云配准算法研究

迭代最近点(ICP)配准算法需要两点云处于良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。针对该问题,提出了一种基于内部形状描述子(ISS)特征点与改进描述子的粗配准方法,使得低重叠度或无公共重叠部分的点云获取良好的初始位置。首先,利用ISS特征点提取点云的特征点;其次,基于特征点与其邻域点法向量夹角提出改进的描述子,根据描述子的欧氏距离将点云特征进行匹配;第三,通过单次最优变换进行粗配准;最后,对两点云进行精配准ICP迭代。实验表明,在点云模型完整的情况下,本文方法可为精配准提供良好的初始位置,且粗配准精度比传统点云配准精度高三个量级,配准效率提升23.7%。     

基于多分辨率的快速迭代最近点配准算法

针对迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法计算时间长的问题,提出一种基于多分辨率配准点的ICP算法。使用自适应体素网格滤波器对原始点云进行多分辨率采样,利用低分辨率点云快速迭代获得两点云间初始变换矩阵;利用高分辨率点云在初始变换基础上做更精确配准。实验结果表明,该算法在配准精度基本不变的情况下,可以显著降低配准时间,且随着点云点数增加,速度提升效果越明显。     

多视角下的改进ICP算法

在逆向工程中,为处理庞大的三维点云数据,重建物体的表面,提出一种基于多视角的改进ICP算法。通过采集多视角下的点云数据,利用Delaunay三角剖分以及深度值信息对相邻两组点云的重合部分进行提取,根据三角面片重心与待测物体重心之间的距离将获得的点云数据进行分类配准,计算最优的旋转矩阵与平移向量,提高ICP算法的效率。实验结果表明,该算法能够提高配准精度,缩短配准时间,具有良好的稳定性。     

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。     

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。     

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。     

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%。     

基于点云能量计算的半刚性配准算法

针对3D复杂点云模型,提出一种基于能量值的半刚性配准算法。该算法首先对点云进行基于法向量夹角距离的分割处理从而生成多个刚性子点云。通过整数规划法计算子点云间的配准能量从而推测配准的初始3D变换矩阵。基于初始矩阵,点云的最终配准结果由子点云间刚性配准方法 ICP实现。实验结果证明该方法可有效应用于模拟场景以及真实复杂场景的配准应用中。     

改进的基于FPFH特征配准点云的方法

ICP(Iterative Closest Point)算法是点云配准中最常用的算法,而点云的FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征可在点云配准中为其提供初始匹配信息。针对该方法的初始匹配中距离测度等问题,提出一种改进的基于FPFH特征配准点云的方法。点云配准时首先计算2个点云的点的FPFH特征之间的巴氏距离,以k-d树检索巴氏距离最小的对应点,然后利用奇异值分解计算初始转换矩阵,进行ICP算法精细匹配,求得最终变换矩阵。实验结果表明,改进的基于FPFH特征配准点云的方法能为ICP算法提供良好的初始变换矩阵,在同等迭代次数下该方法具有更高的精度。     

文物点云模型的优化配准算法*

目的 针对带有噪声的文物点云模型,采用一种由粗到细的方法来实现其断裂面的精确配准。方法 首先采用一种变尺度点云配准算法实现粗配准,即配准测度函数的尺度参数由大到小逐渐变化,可避免算法陷入局部极值,并获得较高精度的初始配准结果。然后采用基于高斯概率模型的改进迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法进行细配准,可以有效地抑制噪声对配准结果的影响,实现断裂面的快速精确匹配。结果 采用兵马俑文物碎块的配准结果表明,该优化配准算法能够实现文物断裂面的精确配准,而且在细配准阶段取得了较高的配准精度和收敛速度。结论 因此说,该优化配准算法是一种快速、精确、抗噪性强的文物点云配准方法。     

基于牙颌模型的散乱点云配准技术研究

在牙齿三维矫正中需要对牙齿进行排列,常用方法是通过人机交互完成,效率不高。提出了一种基于粒子群的自动化排牙方法,将每颗牙齿上的特征点到标准牙弓曲线的距离和作为目标函数,利用粒子群算法对解空间进行搜索,在搜索过程中加入约束条件,得到牙齿移动的最终位置。利用算法对牙齿进行排列,可以省去人机交互中的平移等操作。实验结果表明：该算法能够有效地用于牙齿三维矫正中,提高了排牙效率。     

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。     

基于线特征及迭代最近点算法的地基建筑物点云自动配准方法

为克服迭代最近点(ICP)算法易陷入局部最优的缺陷，提出一种基于线特征及ICP算法的地基建筑物点云自动配准方法。首先，基于法向一致性进行建筑物点云平面分割；接着，采用alpha-shape算法进行点簇轮廓线提取，并拆分和拟合处理得到特征线段；然后，以线对作为配准基元，以线对夹角和距离作为相似性测度进行同名特征匹配，实现建筑物点云的粗配准；最后，以粗配准结果为初值，进一步采用ICP算法完成点云精确配准。利用两组部分重叠的建筑物点云进行配准实验，实验结果表明，采用由粗到精的配准方法能有效改善ICP算法对初值依赖的问题，实现具有部分重叠的建筑物点云的有效配准。     

邻域特征在点云配准中的应用

针对大规模散乱点云的配准,提出一种基于邻域特征的配准方法,该方法由初始配准和精确配准组成。首先,对目标点集进行加权处理,以此来有效减少匹配点对的数量;其次,在重心距离特征的基础上,增加了一个角度特征量来排除错误点对,并完成初始配准;最后,使用特征改进的迭代最近点(ICP)算法进行精确配准。实验结果表明,该方法初始配准结果良好,二次配准效果更加准确,达到了多视角点云的配准要求。     

迭代最近点算法的改进策略

迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）算法是一种最为常见的点云配准方法，虽然配准精度高，但收敛速度慢，对含噪声、覆盖率较低点云的配准效果不佳。鉴于此，本文提出3种ICP算法的改进方法。针对含噪声的点云，采用概率ICP算法来抑制噪声点对配准结果的影响，提高配准精度；为了提高点云配准速度，采用坐标ICP算法实现点云的快速配准；针对低覆盖率点云，采用盒子ICP算法实现配准，可以大大提高配准精度和速度。通过兔子点云配准实验表明，3种改进的ICP算法在点云配准精度和速度方面都有很大程度的提高，均为有效的点云配准方法。     

一种应用于大角度变换点云的配准方法

针对传统配准法不能很好解决大角度变换点云的配准这一问题,提出一种基于精 确对应特征点对及其 K 邻域点云的配准方法。首先分别计算两组点云的 FPFH 值,根据特征值 建立点云间的对应关系;然后通过 RANSAC 滤除其中错误的匹配点对,得到相对精确的特征点 对集合;之后通过 KD-tree 搜索的方式分别找出特征点对 R 半径邻域内的点,应用 ICP 算法得 到两部分点云的最优收敛;最后将计算得到的相对位置关系应用到原始点云上得到配准结果。 通过对斯坦福大学点云库中 Dragon、Happy Buddha 模型以及 Kinect 采集的石膏像数据进行配 准和比较,实验表明该方法能够有效解决大角度变换点云的配准问题,是一种具有高精度和高 鲁棒性的三维点云配准方法。