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基于下采样优化的点云配准方法 被引量:2
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作者 王明 邓志良 +1 位作者 严飞 刘佳 《应用激光》 CSCD 北大核心 2024年第5期201-207,共7页
针对点云数据量庞大导致配准效率低下以及部分空间结构复杂易产生误匹配等问题,提出一种基于精简点云优化粗配准的点云配准算法。在体素下采样的基础上根据邻域点到中心点法线的角度均值差提取关键点;采用快速点特征直方图(FPFH)作为特... 针对点云数据量庞大导致配准效率低下以及部分空间结构复杂易产生误匹配等问题,提出一种基于精简点云优化粗配准的点云配准算法。在体素下采样的基础上根据邻域点到中心点法线的角度均值差提取关键点;采用快速点特征直方图(FPFH)作为特征描述子;并在对应关系查找方面,根据邻近匹配对之间向量夹角的相似性结合随机抽样一致性(RANSAC)算法进行筛选优化,精确对应关系,完成粗配准;最后通过ICP算法实现精配准。实验结果表明,在点云表面空间变化差异较大的地方,所提算法能够有效地提取关键点,良好的对应关系为后续精配准提供了较好的初始位姿,有效地缩短了点云配准时间。 展开更多
关键词 机器视觉 点云配准 关键点提取 特征匹配
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