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。     

3D人耳点云配准的并行Softassign算法

提出了一种新的人耳点云并行Softassign配准算法.在基于CUDA对Softassign算法进行并行加速的基础上,利用三维点云离散曲率估计和三维空间kd-tree相结合的方法,对三维人耳点云进行点云简化,使简化后人耳点云能够保留足够的几何特征,然后对简化人耳点云进行Softassign配准,提高Softassign算法在人耳点云配准中的配准精度,从而避免了局部配准等缺陷,并在实际应用中验证了算法效率和精度.     

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。     

约束改进的ICP点云配准方法

提高配准速度和精度是点云配准研究的重点。提出一种距离约束改进的迭代邻近点算法,针对邻近点法中找到的配准点,采用最近原则排除含相同点的点对;使用配准点重心作为参考点,结合点对距离约束排除误配准点对后进行点云配准;与使用点云重心作为参考点的方法和迭代邻近点算法进行了比较。实验结果表明,在配准速度和精度方面,提出的算法都有了提高,实现了点云的快速、准确配准。     

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-SIFT与4PCS融合的大数据量点云快速配准方法

测量点云与模型点云的配准是视觉定位的关键。针对测量点云数据量大且与CAD模型点云重叠率低造成视觉定位精度差、算法效率低的问题,提出一种基于三维尺度不变特征变换（3D-SIFT）与4点快速鲁棒匹配算法（4PCS）融合的测量点云与模型点云配准方法。首先利用深度相机对零件进行点云提取并对提取到的测量点云进行降噪和滤波处理;接着利用3D-SIFT特征点提取算法对测量点云和CAD模型点云进行特征点提取;最后把提取的特征点作为4PCS算法的初始值进行2种点云数据的配准。与常用的4PCS算法、Super-4PCS算法相比,在算法仿真与实际应用实验结果表明,本文算法在保证配准精度的前提下将配准速度提高30%以上。     

基于改进ICP算法的点云自动配准技术

在零件的型面检测过程中,通常有数据采集、曲面重构、曲面配准和误差求取几个步骤。其中,曲面之间的配准是检测中关键的一环。针对传统的经典ICP(Iterative Closest Point)算法在配准过程中受噪声干扰大、鲁棒性差的缺点,在应用点云主方向贴合的粗略配准基础上,以经典的ICP算法为基础,提出了点云数据的欧氏距离阈值去噪和点云的方向矢量夹角阈值两种方法改进ICP算法,并应用改进算法作为点云之间的精确配准算法。对于经过初始配准的点云数据使用欧氏距离阈值法剔除点云间点对的噪声,并经点云各点间的方向矢量夹角阈值进行对应点采样,提高了传统ICP算法的效率和精度。经飞机和汽车零件点云配准实验验证,本算法的配准误差在±1μm内。算法具有设计简洁,响应快速的特点,有实际工作意义。     

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。     

文物点云模型的优化配准算法*

目的 针对带有噪声的文物点云模型,采用一种由粗到细的方法来实现其断裂面的精确配准。方法 首先采用一种变尺度点云配准算法实现粗配准,即配准测度函数的尺度参数由大到小逐渐变化,可避免算法陷入局部极值,并获得较高精度的初始配准结果。然后采用基于高斯概率模型的改进迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法进行细配准,可以有效地抑制噪声对配准结果的影响,实现断裂面的快速精确匹配。结果 采用兵马俑文物碎块的配准结果表明,该优化配准算法能够实现文物断裂面的精确配准,而且在细配准阶段取得了较高的配准精度和收敛速度。结论 因此说,该优化配准算法是一种快速、精确、抗噪性强的文物点云配准方法。     

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。     

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.     

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%。     

基于机械臂的Kinect车辆轮廓点云配准

车辆轮廓的三维点云模型在汽车智能化制造及维保过程中具有重要作用。为提高点云配准的精度和效率,以汽车维保机器人为研究对象,提出一种基于点云数据处理技术的车辆轮廓扫描定位及点云数据配准方法。在机械臂末端安装Kinect深度传感器实现精准移动,在汽车四周采集点云数据并进行预处理,根据机械臂运动学方程计算传感器采样位姿,完成初步配准。在此基础上,使用迭代最近点算法完成车辆轮廓点云的精确配准。实验结果表明,该方法可完成各视角点云数据的准确、快速配准,得到完整的三维点云数字模型。     

融合PCA的改进ICP激光点云配准算法北大核心CSCD

针对迭代最近点(iterative nearest point,ICP)算法进行点云配准过程中需要输入较好的初值和收敛速度较慢的问题,提出了一种融合主成分分析(principal component analysis,PCA)的改进ICP配准算法。首先,基于PCA计算两组点云的主方向,得到两组点云的初始位姿变换;然后,利用主轴基向量的关系校正主轴方向,完成两组点云的大致配准。针对具有部分重叠区域的点云,粗配准后利用KD-tree算法搜索最近点。根据点云重叠部分,提出一种利用有效点对进行ICP迭代求解算法,利用有效点对中欧式距离较大的点对,完成精配准。通过在公开数据集Bunny和实测数据支座点云上的实验表明,改进算法能够为ICP算法提供较好初值,加速具有局部重叠度的点云配准,同时对配准精度也有较高的鲁棒性。     

基于多分辨率的快速迭代最近点配准算法

针对迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法计算时间长的问题,提出一种基于多分辨率配准点的ICP算法。使用自适应体素网格滤波器对原始点云进行多分辨率采样,利用低分辨率点云快速迭代获得两点云间初始变换矩阵;利用高分辨率点云在初始变换基础上做更精确配准。实验结果表明,该算法在配准精度基本不变的情况下,可以显著降低配准时间,且随着点云点数增加,速度提升效果越明显。     

基于曲率信息的人工蜂群点云配准算法

针对仅使用群智能优化算法及点云空间信息进行点云配准时,优化过程寻找两片点云对应点耗时较长,收敛速度较慢的缺点,提出一种基于曲率信息的人工蜂群点云配准算法。算法根据曲率信息提取特征点,通过改进人工蜂群算法优化目标函数得到可以使两片点云重合的最佳变换矩阵。在种群优化过程中根据曲率信息约束对应点寻找范围,缩小参与计算点云的规模。对比实验表明,与仅采用随机选点方法和使用点云空间坐标信息的配准算法等相比,所提出算法可以在不降低配准精度的同时,有效加快配准收敛速度,显著缩短点云配准所用时间。     

基于邻域几何特征约束的植株三维形态配准方法研究

为提高不同角度多次测量得到的植株点云配准速度和精度,提出一种基于植株点云邻域几何特征约束改进的三维形态配准方法。首先,针对点云量大并缺少拓扑信息,选取关键点集并估计其中每个点的支撑邻域来拟合出支撑曲面,进一步计算出邻域几何特征。其次,采用特征相似度的方法实现点云的初始配准。最后,在初始配准的基础上,加入两个新的夹角几何特征约束匹配点对改进ICP算法进行配准优化。利用bunny、兵马俑模型点云对算法的精度和通用性进行测试,并在实际应用中验证了配准效果和算法鲁棒性。结果表明,与传统的特征配准方法相比,该方法配准速度提高约10%以上,精确配准误差约为传统算法误差的1%。     

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。     

利用Kinect深度信息的三维点云配准方法研究

针对三维重建中的点云配准问题,提出一种基于点云特征的自动配准算法。利用微软Kinect传感器采集物体的多视角深度图像,提取目标区域并转化为三维点云。对点云进行滤波并估计快速点特征直方图特征,结合双向快速近似最近邻搜索算法得到初始对应点集,并使用随机采样一致性算法确定最终对应点集。根据奇异值分解法求出点云的变换矩阵初始值,在初始配准的基础上运用迭代最近点算法做精细配准。实验结果表明,该配准方法既保证了三维点云的配准质量,又降低了计算复杂度,具有较高的可操作性和鲁棒性。     

基于图像的点云初始配准

针对地面激光点云的分辨率不同等问题,提出一种不借助额外装置,把二维图像与三维点云相结合的初始配准方法。把不同分辨率点云均匀滤波,根据深度值把三维点云转化为二维灰度图,利用SURF算法提取图像的特征匹配点对;根据映射关系找到三维特征匹配点,利用单位四元数法求出变换矩阵完成点云初始配准。实验结果表明,该算法对于地面激光数据的配准,无论从配准的精度上还是时间上均有很大提高。