基于法向量的三维点云配准方法研究

发布时间：2017-04-17 05:19

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【摘要】：近年来,逆向工程凭借其反向思维模式,在缩短产品研发时间和降低产品开发风险方面有明显优势。现如今逆向工程已经是计算机辅助制造领域的重要分支之一,其应用也已经渗透在人类生活的方方面面。三维空间中的点云配准方法是逆向工程中的关键技术,因为想要获得完整的三维物体模型,需要对三维物体模型进行多角度的测量。将从不同角度采集的数据去除冗余点云拼接成一个完整的三维模型,即点云配准方法研究的核心。三维点云配准的两个核心问题贯穿于整个配准算法的研究中。第一,如何快速地从采集到的两片点云数据中提取对应点集;第二,对提取出的对应点集进行精简和精炼,提高匹配精度。本文的主要工作如下:第一,依据三维空间中点的几何特征提取方法,提出一种基于法向量改进的点云初始匹配算法。该算法首先画出两片待测点云中点的法向量,根据相邻点间法向量的夹角计算每个点的特征度,然后通过特征度与提前设定好的阈值比较,进行关键点的筛选。在筛选出关键点之后再进行关键点主曲率值的计算,从而大幅度缩短了曲率计算时间,提高查找匹配点对的效率,最后通过主曲率值进行关键点的初始配准,并分别从理论和具体实验中验证了算法的性能。第二,在提取出初始匹配点对的基础上,建立点间距离和高斯曲率值的双重约束,引入配准平衡因子的概念,在平衡因子的作用下,对初始匹配点对进一步的精炼,剔除主曲率值相似的冗余点对甚至错误匹配点对,得到精确匹配点对。在精确匹配点对的基础上,利用单位四元数法,在对目标函数最小化的过程中进行多次迭代,直到符合误差收敛范围,从而得到两片点云之间的旋转矩阵参数和平移矩阵参数。根据求出的变换矩阵对两片点云进行操作处理,完成配准,输出配准后的点云模型。最后从理论角度以及本文第五章的实验角度验证改进算法的科学性和可行性。
【关键词】：逆向工程 三维点云配准 特征度 配准平衡因子 四元数
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-18
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 选题依据11
• 1.3 点云配准的研究现状及其发展前景11-15
• 1.3.1 研究现状11-14
• 1.3.2 发展前景14-15
• 1.4 论文的研究内容15-16
• 1.4.1 点云数据的分类15-16
• 1.4.2 本文研究的主要内容16
• 1.5 组织结构16-18
• 2 点云配准常用技术18-28
• 2.1 引言18
• 2.2 获取点云数据18-20
• 2.3 点云的预处理20-21
• 2.3.1 点云去噪20
• 2.3.2 点云精简20-21
• 2.4 点云配准21-27
• 2.4.1 初始匹配常用方法21-23
• 2.4.2 点云的拓扑关系23-26
• 2.4.3 不同方法的综合评价26-27
• 2.5 本章小结27-28
• 3 基于法向量的初始匹配算法28-34
• 3.1 引言28
• 3.2 关键点的选取28-29
• 3.3 点云的初始匹配29-30
• 3.4 核心算法设计30-32
• 3.5 算法性能分析32-33
• 3.6 本章小结33-34
• 4 基于四元数的ICP改进算法34-48
• 4.1 引言34
• 4.2 点云的精确匹配34-36
• 4.2.1 获取精确匹配点对34-35
• 4.2.2 平衡因子a35-36
• 4.3 刚体变换36-40
• 4.3.1 平移变换38
• 4.3.2 旋转变换38-39
• 4.3.3 控制点39-40
• 4.4 传统的ICP算法40
• 4.5 改进的ICP算法40-46
• 4.5.1 目标函数的建立40-41
• 4.5.2 求解变换矩阵41-44
• 4.5.3 核心算法设计44-46
• 4.5.4 算法分析46
• 4.6 本章小结46-48
• 5 实验验证与数据分析48-56
• 5.1 引言48
• 5.2 实验环境48-49
• 5.3 基于特征度筛选关键点的点云初始匹配实验49-51
• 5.3.1 实验方案49
• 5.3.2 实验结果分析49-51
• 5.4 基于单位四元数改进的ICP算法实验51-54
• 5.4.1 实验方案51
• 5.4.2 实验结果分析51-54
• 5.5 本章小结54-56
• 6 总结与展望56-58
• 6.1 本文总结56-57
• 6.2 不足与展望57-58
• 参考文献58-62
• 攻读硕士学位期间所取得的研究成果62-63
• 致谢63-65

【参考文献】

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本文编号：312509