基于平面提取的三维点云点配准算法研究

发布时间：2017-03-23 14:17

  本文关键词：基于平面提取的三维点云点配准算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着现代化信息水平的飞速发展,逆向工程,文物保护,矿山开采,3D打印,游戏娱乐中对于三维点云的处理越来越重视,在这些方面的应用也日益增多。但由于物体的尺寸以及坐标测量装置的视域范围在日常生活中往往处于受限的状态,并不能通过一次扫描即可获得全部的点云数据,于是点云配准技术应运而生,通过不同视角所具有的旋转平移变换关系,将不同视域下的点云数据统一到同一坐标系下,从而通过配准获得完整的点云数据。围绕提高点云数据配准的工作精度和效率这一目标,本文主要开展了以下几个方面的工作：(1)对点云配准的国内外研究现状进行了调研,对初始配准和精确配准阶段的典型配准方法进行了深入分析,并对区域生长算法、霍夫变换算法和随机采样一致性算法等经典平面提取算法进行了比较和分析；(2)在分析现有典型配准算法的基础上,针对具有“多平面,大平面”的岩体和类岩体三维点云数据提出了一种新的高效配准算法。该算法首先将点云数据区分为不同视角的源点云和目标点云,将区域生长法、霍夫变换算法相结合并用于两点云的平面提取；以防止出现过生长等问题,并达到高效和鲁棒的目的；其次本文利用主成分分析法算法,将源点云与目标点云中疑似具有匹配关系的平面多边形置于同一二维坐标系下,计算它们的公共区域面积比,在算法上实现了剔除无匹配关系的点云平面多边形的配对,以提高配准效率；然后利用相似多边形质心亦相似的原理,从源点云某一边界多边形中,利用边界点的法向量和多边形的质心坐标从目标点云中相似多边形内找出对应点进而实施初始配准,以提升配准的准确性和速度；最后利用迭代最近点算法进行多次迭代进而实现岩体点云的精确配准；(3)针对算法的精确配准效果,搭建了点云配准的对比实验环境,采用实际岩体点云作为测试数据,与已有典型算法进行了比较分析,从配准精度和配准效率两方面对本文算法进行了测试和验证。研究表明,本文提出的算法对于平面结构面大、平面数量多的物体具有十分显著的配准效果,能够有效提高配准精度和配准效率。本文工作对海量岩体点云的配准工作具有一定的参考价值。
【关键词】：点云配准 平面提取 区域生长 主成分分析算法 迭代最近点算法
【学位授予单位】：中国科学院大学(工程管理与信息技术学院)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景与意义10-12
• 1.2 点云配准算法的国内外研究现状12-16
• 1.2.1 初始配准算法的国内外研究现状13-14
• 1.2.2 精确配准算法的国内外研究现状14-16
• 1.3 本文的主要研究内容16-18
• 第二章 点云配准算法的理论基础18-28
• 2.1 Point Cloud Library库18-19
• 2.2 平面提取算法及其分析19-23
• 2.2.1 区域生长算法19-21
• 2.2.2 霍夫变换算法21-22
• 2.2.3 随机采样一致性算法22-23
• 2.3 主成分分析算法23-24
• 2.4 迭代最近点算法24-26
• 2.5 本章小结26-28
• 第三章 基于平面提取的三维点云配准算法28-44
• 3.1 算法的基本思路28-29
• 3.2 算法实现的关键步骤29-41
• 3.2.1 平面提取及边界提取29-34
• 3.2.2 基于PCA算法的平面边界多边形归一化34-36
• 3.2.3 公共区域面积计算36-38
• 3.2.4 初始配准38-40
• 3.2.5 基于ICP算法的精确配准40-41
• 3.3 本章小结41-44
• 第四章 实验结果与分析44-54
• 4.1 实验环境及实验数据44-45
• 4.2 算法的对比分析45-52
• 4.2.1 配准精度的比较47-50
• 4.2.2 配准效率的比较50-52
• 4.3 本章小结52-54
• 第五章 结论与展望54-56
• 5.1 本文主要工作总结54-55
• 5.2 课题下一步工作安排55-56
• 参考文献56-60
• 致谢60-62
• 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果62

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