基于线特征及迭代最近点算法的地基建筑物点云自动配准方法

为克服迭代最近点(ICP)算法易陷入局部最优的缺陷，提出一种基于线特征及ICP算法的地基建筑物点云自动配准方法。首先，基于法向一致性进行建筑物点云平面分割；接着，采用alpha-shape算法进行点簇轮廓线提取，并拆分和拟合处理得到特征线段；然后，以线对作为配准基元，以线对夹角和距离作为相似性测度进行同名特征匹配，实现建筑物点云的粗配准；最后，以粗配准结果为初值，进一步采用ICP算法完成点云精确配准。利用两组部分重叠的建筑物点云进行配准实验，实验结果表明，采用由粗到精的配准方法能有效改善ICP算法对初值依赖的问题，实现具有部分重叠的建筑物点云的有效配准。     

基于PCA校正的改进ICP销孔工件点云配准方法

针对销孔工件的目标点云和模型（源）点云空间坐标系不一致问题,提出了一种采用主元分析法（PCA）校正的改进ICP点云配准方法。首先,采用主元分析法（PCA）计算销孔工件目标点云和模型点云数据的主轴方向、并求得初始转换矩阵;其次,对初始转换矩阵进行误差分析,采用双向KD树近邻搜索最近点的方法加速两片点云初始转换矩阵的误差校正,得到校正后的转换矩阵,从而完成粗配准;然后,引入法向量夹角阈值约束剔除错误匹配点对改进ICP算法实现精配准,最终将两片点云坐标系调整一致。通过实验进行了比较分析,实验结果表明,该方法可以有效实现销孔工件的点云配准,同时获得较优的配准速度和精度,采用该方法最终的配准误差为0.0354mm,平均配准耗时4.639s。     

迭代最近点算法的改进策略

迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）算法是一种最为常见的点云配准方法，虽然配准精度高，但收敛速度慢，对含噪声、覆盖率较低点云的配准效果不佳。鉴于此，本文提出3种ICP算法的改进方法。针对含噪声的点云，采用概率ICP算法来抑制噪声点对配准结果的影响，提高配准精度；为了提高点云配准速度，采用坐标ICP算法实现点云的快速配准；针对低覆盖率点云，采用盒子ICP算法实现配准，可以大大提高配准精度和速度。通过兔子点云配准实验表明，3种改进的ICP算法在点云配准精度和速度方面都有很大程度的提高，均为有效的点云配准方法。     

基于Kinect的点云配准方法

Kinect采集的点云存在点云数量大、点云位置有误差,直接使用迭代最近点(ICP)算法对点云进行配准时效率低.针对该问题,提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法.首先使用体素栅格对Kinect采集的原始点云进行下采样,精简点云数量,并使用滤波器移除离群点.然后使用SIFT算法提取目标点云与待配准点云公共部分的特征点,通过计算特征点法向量之间的夹角调整点云位姿,完成点云的初始配准.最后使用ICP算法完成点云的精细配准.实验结果表明,该算法与传统ICP算法相比,在保证点云配准精度的同时,能够提高点云的配准效率,具有较高的适用性和鲁棒性.     

输电通道机载激光点云多级配准研究

机载LiDAR在输电通道变化检测应用中的关键是多时相点云的高效高精度配准,实验将PCA主轴变换与改进ICP算法相结合提出一种多级配准方法。首先基于输电通道杆塔不易形变的特点,采用PCA算法计算对应杆塔点云的3个主轴向量,通过校正主轴方向得到两组杆塔点云的粗略位姿变换关系,然后利用改进搜索和收敛策略的ICP方法实现精配准,最后将变换参数应用于全局完成多期点云的精配准。实验表明,该方法在效率和精度方面都得到较大提升,配准前后的平均点位误差可以减小约94%。     

基于ISS特征点和改进描述子的点云配准算法研究

迭代最近点(ICP)配准算法需要两点云处于良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。针对该问题,提出了一种基于内部形状描述子(ISS)特征点与改进描述子的粗配准方法,使得低重叠度或无公共重叠部分的点云获取良好的初始位置。首先,利用ISS特征点提取点云的特征点;其次,基于特征点与其邻域点法向量夹角提出改进的描述子,根据描述子的欧氏距离将点云特征进行匹配;第三,通过单次最优变换进行粗配准;最后,对两点云进行精配准ICP迭代。实验表明,在点云模型完整的情况下,本文方法可为精配准提供良好的初始位置,且粗配准精度比传统点云配准精度高三个量级,配准效率提升23.7%。     

基于假设检验匹配约束的点云配准算法研究

针对点云配准中效率低、误差大、抗噪性弱等问题,提出了一种改进的基于t检验的迭代最近点(T-ICP)算法。在初始配准阶段,采用统计分析对源点云和目标点云中的离群点进行标记并提取非离群点,然后采用主成分分析法(PCA)计算非离群源点云和非离群目标点云之间的变换矩阵,并将变换矩阵应用于源点云。在精配准阶段,以迭代最近点(ICP)算法作为基本框架,通过对候选点对的邻域距离分布进行t检验来剔除错误点对,并采用均匀分布策略来搜索点对,保证点云的完整形态配准。实验结果表明,相较于迭代最近点算法以及近两年一些改进的配准算法,该算法在效率和精度上分别提高了10%~50%和4%~40%,并具有较好的鲁棒性。     

一种改进的稀疏迭代最近点算法

稀疏迭代最近点算法是针对含有噪声点的点云配准提出的,但它却存在对目标点云中的离群点敏感、运行效率低等问题。针对这些问题,基于邻域信息的对应点对寻找方法提出了一种改进的稀疏迭代最近点算法。改进的稀疏迭代最近点算法首先使用改进的基于PCA的点云初始配准调整两片点云的位置,而后使用基于邻域信息的对应点对寻找方法为精配准寻找对应点对,针对对应点对,使用乘法器的交替方向法(ADMM)求得最优的变换矩阵。实验表明,对含离群点的斯坦福兔子、盆栽等点云来说,改进后的算法能够处理目标点云含有离群点的情况,并且算法的配准速度平均提高了30%。     

基于建筑物轮廓的地面激光点云与影像匹配点云配准研究

为了高精度融合异源数据,进而充分表达建筑物的顶面及立面信息,提出基于建筑物轮廓特征的地面激光点云与影像匹配点云配准方法.通过边缘估计提取影像匹配点云建筑物屋顶轮廓,利用α-shape算法匹配提取地面激光点云建筑物屋檐轮廓,运用主成分分析算法、质心约束及罗德里格斯公式实现两种轮廓点云的粗配准,根据ICP算法完成精配准.实验结果表明该方法能够实现跨模态数据的优势互补,有效提高影像与点云配准的计算效率和配准精度.     

基于3D-Harris 与FPFH 改进的3D-NDT 配准算法

针对传统点云配准三维正态分布变换(3D-NDT)、迭代最近点(ICP)算法在未给定初 始配准估计的情况下配准效果不佳、配准时间长、误差较大的缺陷,提出了精准且相对高效的 点云匹配算法。首先,运用3D-Harris 算法识别每一幅点云的关键点,并以此为基本点建立局 部参考框架,计算快速点特征直方图(FPFH)描述子;之后,使用最小中值法(LMeds)中的对应 估计算法排除不准确的点对应关系,得到含有对应三维特征关系的特征点对。计算粗配准所需 的变换矩阵,完成初步匹配。随后,根据3D-NDT 算法将点云数据空间体素化,运用概率分布 函数完成最终的点云进行精确地匹配。使用改进配准将3 组分别从网络下载的较少噪声、大规 模与Kinect V2.0 采集的较多噪声、大规模的2 组重叠度不同的点云数据匹配到同一个空间参考 框架中,并通过精度分析对比经典3D-NDT,ICP 等算法。实验结果证明,该算法在迭代次数 较低时,可使室内场景点云数据完成精度较高的配准且受噪声影响较小,但如何将算法的复杂 度适当降低,缩短配准时间需要更进一步的研究。     

结合Procrustes分析法和ICP算法的PICP配准算法

为了解决传统ICP算法存在查找最近迭代点较复杂、单向查找导致较多的错误点对、收敛函数易陷入局部最优状况的问题,提出一种基于Procrustes分析对ICP算法进行改进的PICP算法.首先通过比较三维空间8个方向上的初始变换参数和迭代点对距离值寻找出点云数据的最优初始变换参数;然后采用双向查找最近迭代点机制优化ICP算法,并将查找到的点对构成新的点云数据;最后通过Procrustes分析法对点云数据求解最小二乘函数,从而获得较高的配准精度,完成ICP算法的最优收敛.通过牙齿点云数据以及兔子标准数据的配准测试表明,文中采用的算法能够解决尺度变换和非均匀点云配准问题,且配准结果收敛较快,配准误差较小.和传统ICP算法相比,文中的PICP配准算法具有全局收敛性高、迭代次数少、抗噪能力强的优点.     

基于特征点匹配的排水管道声点云模型配准算法

三维重建技术逐渐成为获取全面、完备、准确的排水管道信息的关键手段。而实际检测受到管道堵塞等工况与管道检测规程等因素限制,造成所获得的管道声呐点云模型会出现位姿不同、部分重叠或空缺等情况,需要通过配准获取完整管道模型。同时,传统ICP算法针对管道模型存在效率低、精度差的问题。因此,该文提出基于特征点匹配的粗配准与改进的ICP精细配准相结合的点云配准算法。首先,利用ISS特征点检测法检测出模型特征点,通过FPFH对特征点进行进一步的描述;其次,采用RANSAC算法筛选出正确特征匹配点集,利用四元数法解算出初始变换参数完成粗配准;最后,在粗配准基础上,通过改进最近对应点查询的ICP算法完成精细配准。实验结果表明了该文算法的可行性与优越性,能为后续排水管道缺陷检测提供高完备、全面、准确的点云模型。     

基于局部特征的点云配准算法

针对覆盖率较低的点云,提出一种基于局部特征的点云配准算法。首先提取点云 的局部深度、法线偏角和点云密度等局部特征,得到局部特征描述子;然后计算局部特征集的 相关性,得到相关候选点集;再次通过删减外点达到点云粗配准的目的;最后采用基于旋转角 约束和动态迭代系数的改进迭代最近点(ICP)算法,实现点云的细配准。实验结果表明,基于局 部特征的点云配准算法可以实现覆盖率较低点云的精确配准,是一种精度高、速度快的点云配 准算法。     

基于区域扩张的三维点云模型配准算法

为提高三维散乱点云自动配准的准确率,提出一种新的基于区域扩张的配准算法。通过局部点云法向量的变化提取特征点,利用区域扩张方法进行初始配准,在搜索精确匹配点的过程中直接剔除错误匹配,使用改进的最近点迭代算法对点云进行精确对齐。实验结果表明,与经典最近迭代点算法和基于曲率的点云自动配准算法相比,该算法能够提升点云配准精度,对特征平滑的点云模型具有较好的效果。     

基于特征点和改进ICP的三维点云数据配准算法

在光学非接触三维测量中,复杂对象的重构需要多组测量数据的配准。最近点迭代(ICP)算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种经典的数学方法,为了获得更好的配准结果,在ICP算法的基础之上,提出了结合基于特征点的等曲率预配准方法和邻近搜索ICP改进算法的精细配准,自动进行点云数据配准的算法,经对牙齿点云模型实验发现,点云数据量越大,算法的配准速度优势越明显,采用ICP算法的运行时间(194.58 s)远大于本算法的运行时间(89.13 s)。应用实例表明:该算法具有速度快、精度高的特点,算法效果良好。     

颅骨点云模型的局部特征配准方法

目的 点云配准是计算机视觉领域里的一个研究热点,其应用领域涉及3维重建、目标识别、颅面复原等多个方面。颅骨配准是颅面复原的一个重要步骤,其配准的正确与否将直接影响到颅面复原的结果。为了提高颅骨配准的精度和收敛速度,提出一种基于局部特征的颅骨点云模型配准方法。方法 首先提取颅骨点云模型的局部深度、法线偏角和点云密度等局部特征;然后计算局部特征点集的相关性,得到相关候选点集,并通过删减外点实现颅骨点云的粗配准;最后采用基于高斯概率模型和动态迭代系数的改进迭代最近点 （ICP） 算法实现颅骨的细配准。结果 通过对公共点云数据模型以及颅骨点云数据模型分别进行配准实验,结果表明,基于局部特征的点云配准算法可以完成点云模型的精确配准,特别是对颅骨点云模型具有较好的配准效果。在颅骨细配准阶段,跟ICP算法相比,改进ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约30%和60%;跟概率迭代最近点 （PCP） 算法相比,其配准精度差异不大,收敛速度提高了约50%。结论 基于局部特征的点云配准算法不仅可以用于公共点云数据模型的精确配准,而且更适用于颅骨点云数据模型的配准,是一种精度高、速度快的颅骨点云模型配准方法。     

基于相关熵的多视角彩色点云配准

针对双视角彩色点云配准问题,提出了基于相关熵的彩色点云配准算法,以增强传统配准方法 的鲁棒性、提高配准精度。该算法在迭代最近点算法的基础上,利用 HSV 颜色空间的色调,结合传统三维空 间坐标构成四维空间辅助配准,同时,引入相关熵以减小离群值和噪声对配准造成的影响,从而达到更精确的 配准效果。完成双视角配准后,将该算法所计算的变换结果作为多视角配准的初值,然后通过运动平均算法减 小累计误差,完成更加精确的多视角配准。双视角配准的实验结果表明,该算法在精度、鲁棒性方面与同类算 法相比,均具有明显优势。此外,在模拟数据实验以及公开数据集上的真实数据的实验表明,该算法的计算结 果作为初值与运动平均算法良好结合,能得到可靠的多视角点云配准结果。     

曲率约束的激光点云全局优化配准算法

针对对于多视角下测得的散乱点云数据,ICP算法存在不稳定性和易收敛到局部最优的问题,提出基于曲率特征的ICP改进算法。该方法首先引入随机抽样一致性算法查找特征点,以距离最近为判断依据获得特征点对,然后利用四元数法计算配准参数,最后基于模拟退火法得到全局最优配准参数完成点云精确配准。实验表明,与传统ICP算法相比,改进的ICP算法可以有效提高点云配准的稳定性和精度。     

基于平移域估计的点云全局配准算法

针对迭代最近点(ICP)算法需要两幅点云具有良好的初始位置,否则易陷入局部最优的问题,提出了一种基于平移域估计的点云全局配准算法。首先分别计算数据点云和模型点云的去模糊主方向点云,利用两者平行于坐标轴的包围盒估计平移域范围;其次利用改进的全局ICP算法在估计出的平移域和[-π,π]³的旋转域中进行全局搜索配准。该算法可以根据待配准点云自适应地估计平移域的大小,进行全局自动配准,配准过程中不需要计算点云的特征信息,所需设置的参数少,对点云的初始位置没有要求。实验结果表明,所提算法能够获取全局优化的精确的配准结果,同时提高了全局配准的效率。     

改进的尺度迭代最近点配准算法

针对点云配准中的尺度和收敛速度问题,提出一种改进的尺度迭代最近点(scaling iterative closest point,SICP)算法。在ICP算法中加入带边界的尺度矩阵,解决点云配准中尺度变换的问题;引入动态迭代因子,自动调整配准过程中的刚体变换参数,在不影响算法的精度和收敛方向的前提下,减少迭代次数,提高算法的收敛速度。实验结果表明,与ICP算法和SICP算法相比,改进的SICP算法能够更好地解决含尺度因素的点云配准问题,是一种更加精确、快速的尺度点云配准算法。