一种基于K-D树优化的ICP三维点云配准方法

发布时间：2017-08-21 00:32

  本文关键词：一种基于K-D树优化的ICP三维点云配准方法

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【摘要】：为提高三维点云数据配准精度和速度,提出一种基于K-D树优化的ICP三维点云配准方法,首先采用中心重合法实现点云数据的粗配准,然后利用K-D tree快速搜索最近点对改进传统ICP方法,完成三维点云数据精配准,该方法克服传统ICP算法中由于利用欧式距离来判断最近点所引起的工作量大、耗费时间多的缺陷,提高点云的配准速度。在此基础上利用斯坦福不同密度Bunny点云数据进行实验验证,结果表明在采用中心重合法实现三维点云粗配准的基础上,利用K-D tree优化ICP算法,能够提高点云配准的精度、速度和稳定性。
【作者单位】： 黑龙江工程学院测绘工程学院;北京建筑大学测绘与城市空间信息学院;
【关键词】： 点云配准 k-d tree 中心重合 精度 稳定性
【基金】：黑龙江省自然科学基金资助项目(D201413)
【分类号】：P228
【正文快照】： 随着数字城市不断向前发展,大规模三维数据采集技术迅速提升,由激光原理、摄影测量原理等方式产生多种点云数据。这些三维点云数据不仅可以记录物体的空间信息,同时还可以得到物体表面的几何信息。在实际获取点云数据时考虑到测量设备、测量范围的限制以及被测物体外形的复杂

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本文编号：709822