基于相对几何不变性的点云粗配准算法研究

针对目前点云在大数据量下的自动配准算法计算效率低下,粗配准初值匹配稳定性差,参数难以设置等问题,提出一种基于匹配对间相对几何不变性特点的快速粗配准算法。通过点云邻域特征值筛选一定量的关键点,利用快速点特征直方图（fast point feature histogram,FPFH）描述子初步获取最邻近匹配对;通过点云特征的对称候选寻点策略及两组正确匹配对在源点云与目标点云对应边的2-范数比例不变的特性获取精确的匹配对;利用奇异值分解算法（singular value decomposition,SVD）求解配准目标函数。实验表明,算法策略合理可靠,参数设置相对简易,具有显著的效率及稳定性优势,能够为后续精配准提供稳定精确的初始参数。     

考虑法向离群的自适应双边滤波点云平滑及 IMLS 评价方法

针对目前在点云双边滤波平滑算法中，人工输入不合理参数导致的点云平滑效果不佳，且易导 致体积收缩及现有去噪后点云质量评价方法存在表达局限性等问题，提出一种自适应参数的点云双边滤波算法 和基于隐性移动最小二乘(IMLS)的质量评价方法。首先构建 KD-tree 数据结构用于点云拓扑，之后搜索各点邻 域，利用奇异值分解法计算法向量信息，并在双边滤波公式中引入法向离群因子以剔除邻域内离群点，然后通 过扩展高斯核函数的权值计算式，在点云邻域内自适应获取空间与法向特征参数，最后应用改进模型进行点云 平滑并引入 IMLS 方法评价点云质量。实验结果表明，考虑法向离群的自适应双边滤波点云平滑算法具有良好 的去噪效果，相比其他算法体积收缩更小，且 IMLS 评价方法客观有效。