文物点云模型的优化配准算法

发布时间：2018-07-26 08:07

【摘要】：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。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。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。因此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。
[Abstract]:Aiming at the point cloud model with noise, a coarse-to-fine method is used to achieve the accurate registration of the fault surface. Firstly, a variable scale point cloud registration algorithm is used to realize rough registration, that is, the scale parameters of the registration measure function change gradually from large to small, which can avoid the algorithm falling into local extremum and obtain the high precision initial registration results. Then the improved iterative nearest point (iterative closest algorithm based on the Gao Si probability model is used for fine registration, which can effectively suppress the influence of noise on the registration results and realize the fast and accurate fault surface matching. The registration results of Terracotta Warriors and Terracotta Warriors show that the optimal registration algorithm can achieve the accurate registration of the fault surface of cultural relics and obtain higher registration accuracy and convergence speed in the fine registration stage. Therefore, the optimized registration algorithm is a fast, accurate, anti-noise point cloud registration method.
【作者单位】： 咸阳师范学院教育科学学院;西北大学信息科学与技术学院;北京师范大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61373117) 陕西省教育科学“十二五”规划项目(SGH140803)
【分类号】：TP301.6

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本文编号：2145390