基于特征点匹配的排水管道声点云模型配准算法

三维重建技术逐渐成为获取全面、完备、准确的排水管道信息的关键手段。而实际检测受到管道堵塞等工况与管道检测规程等因素限制,造成所获得的管道声呐点云模型会出现位姿不同、部分重叠或空缺等情况,需要通过配准获取完整管道模型。同时,传统ICP算法针对管道模型存在效率低、精度差的问题。因此,该文提出基于特征点匹配的粗配准与改进的ICP精细配准相结合的点云配准算法。首先,利用ISS特征点检测法检测出模型特征点,通过FPFH对特征点进行进一步的描述;其次,采用RANSAC算法筛选出正确特征匹配点集,利用四元数法解算出初始变换参数完成粗配准;最后,在粗配准基础上,通过改进最近对应点查询的ICP算法完成精细配准。实验结果表明了该文算法的可行性与优越性,能为后续排水管道缺陷检测提供高完备、全面、准确的点云模型。     

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。     

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...     

机器人辅助的三维点云自动配准

针对三维扫描时不同扫描仪坐标系下三维点云配准困难且耗时过多的难题,提出一种利用机器人转换扫描仪坐标来进行点云配准的算法。该算法主要有两步：第一步为粗配准,将三维扫描仪固定在服务机器人的机械臂末端,在三维扫描过程中实时记录扫描仪的姿势,并利用此信息将不同扫描仪坐标系的点云转换到机器人基底坐标系;第二步为精细配准,以第一步的结果作为改进的迭代最近点算法的初始值,再利用加权的稀疏迭代最近点算法对机器人基底坐标系下不同帧的点云进行精细配准。实验证明,相比其他基于仪器的配准方法和直接利用迭代最近点算法进行配准的方法,该方法能有效提高配准成功率、减少配准时间、提高配准精度。     

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。     

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。     

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。     

基于区域扩张的三维点云模型配准算法

为提高三维散乱点云自动配准的准确率,提出一种新的基于区域扩张的配准算法。通过局部点云法向量的变化提取特征点,利用区域扩张方法进行初始配准,在搜索精确匹配点的过程中直接剔除错误匹配,使用改进的最近点迭代算法对点云进行精确对齐。实验结果表明,与经典最近迭代点算法和基于曲率的点云自动配准算法相比,该算法能够提升点云配准精度,对特征平滑的点云模型具有较好的效果。     

基于邻域曲率的低特征辨识度点云配准方法

在对特征辨识度低的点云进行配准的过程中,传统的基于局部特征提取和匹配的方法通常精度不高,而基于全局特征匹配的方法精度和效率也难以保证。针对这一问题,提出一种改进的局部特征配准方法。在初步配准阶段,设计了一种基于法向量投影协方差分析的关键点提取方法,结合快速特征直方图(FPFH)对关键点进行特征描述,定义多重匹配条件对特征点进行筛选,最后将对应点的最近距离之和作为优化目标进行粗匹配;在精配准阶段,采用以点到平面的最小距离作为迭代优化对象的改进迭代最近点(ICP)算法进行精确配准。实验结果表明,在配准特征辨识度低的点云时,相较于其他三种配准方法,该方法能保持高配准精度的同时降低配准时间。     

基于多核并行和动态阈值的点云配准算法

针对点云配准中存在错误匹配点对、精度不高等问题,提出一种基于多核并行和动态阈值的点云配准算法。该算法采用改进的SAC-IA算法进行点云粗配准,利用OpenMP实现点云查询点的法向量、FPFH等特征的并行加速提取以及对应点对的并行查找,从而使整个配准算法的速度得到保持甚至提升。在点云精配准阶段,使用改进的ICP算法进行精配准,改进点着眼于错误对应点对的剔除及其阈值的动态确定,即以配准点重心作为参照点,按照动态阈值,使用点对距离约束剔除错误对应点对。实验结果表明,本文算法在提升配准精度的情况下,配准速度也得到了提升。     

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。     

一种鲁棒的城市复杂动态场景点云配准方法

针对城市道路环境中面临的动态目标繁多、遮挡严重、以及GPS （全球定位系统）误差较大的问题,提出了一种无需检测动态目标且可以适应不同初始位置误差的快速、鲁棒的配准方法.首先,使用区域生长方法对去除地面的障碍物点云进行目标分割,并通过设定约束条件优化分割效果,生成点云的目标重心点集合;然后,提出了一种多层嵌套的RANSAC （随机抽样一致性）算法架构,迭代地更新配准结果,实现重心点集的粗配准并去除外点;最后,利用ICP （迭代最近点）进行点云的精确配准.与传统RANSAC方法的对比实验表明,该方法能够在复杂的动态场景和较大的初始位置误差下完成精确可靠的点云配准,且其配准成功率和配准速度明显高于传统方法.     

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。     

计算机辅助外科手术空间配准技术的研究

医学图像和实际手术空间的配准问题是计算机辅助外科手术技术的一个重要的研究热点,它能够帮助医生选择最佳手术路径和减小手术损伤,实现手术的方便快捷和微创,提高手术成功率。主要研究了一种基于ICP算法的计算机辅助外科手术中空间配准技术,通过获取实验模型的空间坐标信息,进行点集配准,找到最优旋转矩阵和最优平移向量。并通过仿真实验给出了模拟的配准结果,仿真试验结果表明,ICP算法配准精度高,适用于计算机辅助外科手术。     

A Correntropy-based Affine Iterative Closest Point Algorithm for Robust Point Set Registration

The iterative closest point (ICP) algorithm has the advantages of high accuracy and fast speed for point set registration, but it performs poorly when the point set has a large number of noisy outliers. To solve this problem, we propose a new affine registration algorithm based on correntropy which works well in the affine registration of point sets with outliers. Firstly, we substitute the traditional measure of least squares with a maximum correntropy criterion to build a new registration model, which can avoid the influence of outliers. To maximize the objective function, we then propose a robust affine ICP algorithm. At each iteration of this new algorithm, we set up the index mapping of two point sets according to the known transformation, and then compute the closed-form solution of the new transformation according to the known index mapping. Similar to the traditional ICP algorithm, our algorithm converges to a local maximum monotonously for any given initial value. Finally, the robustness and high efficiency of affine ICP algorithm based on correntropy are demonstrated by 2D and 3D point set registration experiments.      

Multi-View Point Clouds Registration without Feature Extraction for Use in Reverse Engineering of CAD Models

For reverse engineering a CAD model, it is necessary to integrate measured points from several views of an object into a common reference frame. Given a rough initial alignment of point cloud in different views with point-normal method, further refinement is achieved by using an improved iterative closest point (ICP) algorithm. Compared with other methods used for mult-view registration, this approach is automatic because no geometric feature, such as line, plane or sphere needs to be extracted from the original point cloud manually. A good initial alignment can be acquired automatically and the registration accuracy and efficiency is proven better than the normal point-point ICP algorithm both experimentally and theoretically.     

基于轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法

针对单一特征引导图像配准的准确度有限性,提出了一种同时使用轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法。半自动的特征点提取方法既可以保证提取的精确性又能够避免繁琐的特征点对应关系建立过程。对于提取的轮廓,在保证外形的基础之上,通过轮廓直线化操作减少提取轮廓中关键点的数量,以提高计算效率。以两幅待配准图像中的特征点对间距离与轮廓对间距离累加和作为图像配准测度函数,选择ICP算法框架迭代地求解最优配准变换函数。通过与其他测度函数进行比较和真实图像实验结果对比,其结果表明,该算法由于采用轮廓与特征点同时引导图像配准,其配准效果好于单独使用特征点或者轮廓的图像配准算法。该算法既能匹配图像的整体结构信息(轮廓)又能对齐图像中感兴趣的生理解剖位置(特征点),更加准确地反映图像间差异情况,是一种快速、精确的医学图像配准方法。