基于局部描述子的点云配准算法研究

发布时间：2021-10-16 15:41

　　点云配准中的传统描述子鲁棒性比较低,并且生成的点云之间的特征点匹配对只有局部的对应关系,缺乏匹配对之间相互关联的全局信息。鉴于此,本文针对传统描述子的局限性,提出了一种基于PointNet孪生网络生成的点云局部描述子的配准方法。本文的主要贡献可概括为以下两个方面:一是构建了一种基于PointNet孪生网络的三维点云描述子,较好的解决了三维点云之间特征点匹配的问题;二是提出了一种特征点匹配对间的相似性系数的计算方式,关联了匹配对之间的相互信息。并使用谱聚类的算法以及同名点与空间邻近信息的约束,剔除了三维点云之间的大量错误特征点匹配对,较好的提升了点云配准的精度。本文的主要研究工作如下:基于PointNet孪生网络的点云局部描述子。PointNet网络是一种基于三维数据的网络,孪生网络结构是一种在二维图像中进行相似性判别的神经网络结构,通过结合PointNet网络与孪生网络结构,可判别三维点云数据的相似性。进一步的,将孪生网络输出的特征向量作为输入的局部三维点云数据的描述子。该方法在两个点云场景上进行了测试,并与传统的三维点云描述子进行了对比。本文提出的方法在测试数据上误差θ的均值为0.3... 

【文章来源】：厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．２?３Ｄｍａｔｃｈ网络结构丨２７丨??

图２．１静态激光扫描系统示意图??

图２．２车载激光扫描系统示意图??车载激光扫描设备的数据特点与融合方式：车载激光扫描系统使用移动激光??扫描设备，扫描的频率一般１０？２０Ｈｚ

【参考文献】：
期刊论文
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[2]非刚性医学图像的博弈配准方法[J]. 鄢余武,刘进忙.  仪器仪表学报. 2010(09)
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本文编号：3440074