基于法向量改进的ICP算法

发布时间：2017-10-10 11:09

  本文关键词：基于法向量改进的ICP算法

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【摘要】：针对三维重建领域中,不同视角下点云的多视定位和配准效率问题,提出一种基于法向量改进的ICP算法。根据点云法向量间夹角特征选出关键点,计算关键点的曲率,通过主曲率特征获取初始对应点集,用高斯曲率和点间距离双重约束查找精确匹配点对,引入平衡因子的概念,给出适用范围,在不同的点云分布下,达到最优匹配,通过四元组法计算最优刚体变换。实验结果表明,相比传统ICP算法,改进后的算法将误差降低至0.05%,配准效率提高至70%以上,点云配准效率明显提升。
【作者单位】： 中北大学计算机与控制工程学院;
【关键词】： 点云配准 法向量 曲率 点间距离 平衡因子
【基金】：总装预研基金项目(9140A17020113BQ04226)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目前最常用的点云配准方法[1-5]是由Besl和Mckay提出的最近点迭代法(iterative closest point,ICP)算法以及后来国内外学者们改进的ICP算法[6,7]。传统ICP算法存在收敛速度慢、鲁棒性差等问题,基于此,许斌等提出了一种先建立主曲率匹配点对集合,再将拟合曲面间的平均距离

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1006014