基于FPFH特征的三维场景重建

文章在阐述不同视角下在对一对三维点云数据集两两配准的基础之上,针对ICP精确匹配算法须使初始点云收敛否则无法获取准确匹配结果的问题,提出了基于FPFH特征描述子的特征点云粗匹配。调整两片点云的初始位置,为ICP算法提供了良好的初始位置进一步提高点云的匹配精度。并且在此基础上通过大量实验得到点云对应点对之间的最大距离与拟合系数的函数关系,得到粗匹配最优值,进而得到最佳配准效果。实验证明通过粗匹配最高能将匹配拟合系数提高60.3%。     

基于分层优化策略的颅骨点云配准算法

颅骨配准是颅面复原过程中的重要步骤之一,颅骨配准的精度直接影响着颅面复原结果的好坏。为了提高颅骨点云模型的配准精度和收敛速度,提出一种基于分层优化策略的颅骨点云配准算法,将配准过程分为粗配准和细配准两个过程,分别采用不同的优化策略进行优化。首先基于点的邻域提取几何特征,从而得到由平均曲率、高斯曲率、法向量夹角和主曲率构成的特征向量;进一步通过距离函数计算特征相似性来建立匹配点对,并采用k-means算法剔除误匹配点对;然后使用四元数法计算颅骨点云间的刚体变换关系,实现颅骨粗配准;最后通过引入k-维(k-d)树和加入几何特征约束对迭代最近点(ICP)算法进行改进,使用改进的ICP算法实现颅骨的精确配准。实验结果表明:粗配准过程采用k-means算法剔除误匹配点对的优化策略和细配准过程加入k-d树与几何特征约束的优化策略都是有效的。与ICP算法相比,本文算法的匹配率和配准精度分别提高了约17%和51%,算法耗时减少了约31%。与其他经典配准算法和改进的ICP算法相比,本文算法的配准效率是最优的。为了验证本文算法的普适性,还采用兵马俑碎片数据进行验证,本文算法也取得了较好的效果和最优的性能。因此,本文算法是一种有效的颅骨点云配准方法。     

基于l~p空间力学模型的三维点云配准算法

为了提高三维激光扫描点云的配准效率和精度,提出一种基于l~p空间力学模型的点云配准算法。针对待配准的两组点云数据,首先计算两片点云的重心,通过重心化将两组点云移到以重心为原点的同一坐标系下,然后利用l~p空间力学模型将复杂的两组点云数据分别简化为三个特征向量表示的模型,再根据两点云特征向量的对应关系利用奇异值分解方法求解刚体变换旋转矩阵,得到初始配准参数,最后使用改进的最近点迭代(ICP)算法实现两组点云的精确配准。本文算法可以处理无序散乱点云样本。相比于经典ICP算法,本文算法对Bunny点云数据的配准效率提高了72%,对Dragon点云数据的配准速度提高了4倍。实验表明,本文算法收敛速度较快,效果优良。     

利用结构特征的点云快速配准算法

为提高三维激光扫描点云的配准精度以及效率,解决数据点缺失、点云散乱时的配准问题,结合点云的全局和局部结构特征的不变特性,提出基于全局结构特征的初始配准算法和利用局部结构特征的快速精确配准算法。首先,给出全局结构特征的定义,并阐明初始配准方法,证明在点云样本集缺失数据时初始配准算法的有效性;然后,给定一种空间区域的划分方式,并找出划分的空间区域中两个点云的对应点;最后,通过找出的有限个对应点实现点云的精确配准。在仿真和实验数据处理时,该精确配准算法能够有效地完成缺失、散乱点云的精确、快速配准,且在效率和精度上比其他几种算法具有明显优势。     

一种基于三维形状上下文特征的点云配准算法

针对点云配准过程中点云数据量大、配准时间长、配准精度低的问题,提出了一种基于内部形态描述子（intrinsic shape signatures, ISS）和三维形状上下文描述子（3D shape context, 3DSC）的点云配准算法。该方法首先使用体素网格滤波器对点云进行下采样,接着利用ISS算法提取特征点,并通过3DSC进行描述,然后通过改进的随机采样一致性（randon sample consensus, RANSAC）算法进行粗匹配,最后用改进的迭代最近点算法（iterative closest point, ICP)对点云进行精匹配。试验结果表明,与基于ISS+3DSC的三维正态分布变换(normal distribution transformation, NDT)算法和基于采样一致性初始配准（sample consensus initial aligment, SAC-IA）的ICP算法相比,本文算法的配准精度及效率更高,且对于数据量大的点云也有较好的匹配效果。     

一种稳健的特征点配准算法

为了能准确快速提取特征和可靠匹配特征点对,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进了Plessey角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度归一化互相关(Normalized cross correlation,NCC),通过双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样符合法(Random sample consensus,RANSAC)来剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确匹配特征点对实现图像的配准。实验表明,该方法能够快速准确地提取两幅图像间的对应特征点,大大降低了误匹配的概率,两幅图像光照不一致、重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配情形下,仍能有效地实现图像的配准。     

高维正交子空间映射的尺度点云配准算法

为了解决三维点云在无序、数据被遮挡以及噪声干扰情况下的配准问题,提出了一种高维正交子空间映射的尺度点云配准算法。根据能量-功率的比值,对待配准点云进行等比例放大,完成仿射配准。在点云无序、数据被遮挡、尺寸放缩以及噪声干扰的情况下,所提算法与经典ICP(Iterative Closest Point)算法的配准精度相当。与经典ICP算法相比,所提算法对Bunny点云数据的配准效率提高了98%,对Dragon点云数据的配准速度至少提高了20倍,且在对大尺度Dragon点云数据的配准中,所提算法的配准时间比经典ICP算法短6210.4 s,配准精度也高于其他算法。所提算法不会陷入局部最小值,在快速精确配准和稳定性方面有明显的优势。     

一种基于轮廓特征约束的飞机蒙皮配准方法

飞机蒙皮表面平缓、光滑、特征少,在使用迭代最近点进行数模配准时会产生错位、局部最小值等问题,因此提出了一种基于轮廓约束的蒙皮点云配准方法。首先定义一种新的三维轮廓Cκ特征点描述方法,并基于距离约束对初始Cκ特征点进行聚类和过滤,实现对蒙皮点云特征的精确描述。其次,基于距离的快速点特征直方图(FPFH-d)特征相似度约束,寻找点云和数模特征点的对应点对,实现蒙皮轮廓的初始配准。最终基于迭代最近点算法,融合Cκ特征描述的轮廓约束,实现蒙皮的精配准。利用斯坦福公共数据库点云对算法的速度和精度进行测试,与点快速直方图算法(FPFH-SAC-IA)相比,初始配准精度分别提高了48.47%和77.29%,速度分别提高了70.35%和97.08%,证明了Cκ特征点提取算法的普适性和有效性。基于以上算法,对飞机蒙皮测量数据进行实验验证,配准准确度达到了100%,在12 m~3范围内全局误差优于3.5 mm。该方法有效解决了蒙皮配准时的错位和局部最小值问题。     

基于自适应阈值的阵列激光三维点云配准

阵列激光三维成像作为一种新型的非合作目标三维图像获取技术,高效的回波信号处理和三维重构方法是提高其探测能力和成像精度的前提,其中配准过程是阵列激光三维成像点云数据处理中必不可少的步骤.本文根据阵列激光三维成像系统的成像特点,对迭代最近点(ICP)配准算法中阈值设定依据进行分析,结合阵列激光三维成像系统中的重要参数测距精度和成像横向分辨率,对配准迭代过程中对应点距离阈值和迭代停止阈值进行有针对的设置,提出了基于自适应阈值的ICP点云配准方法.对阵列激光成像点云和扫描激光深度成像数据的实验表明该算法有效可行,能够提高配准精度和配准速度,同时由于该算法充分考虑了成像系统本身,在实际应用中对系统的合理设计具有一定的指导意义.     

用于三维重建的点云单应性迭代最近点配准算法

点云配准是光学三维(3D)轮廓测量术的关键技术之一。无标志点的点云配准大多由迭代最近点(ICP)算法实现。为提高ICP算法的性能,提出了一种基于点云单应性的迭代最近点配准算法。描述了该算法中单应性点对的建立方法,并推导了点云之间的坐标变换。用一种手持式三维轮廓扫描仪对一个同时具备高频轮廓和低频轮廓的石膏像进行扫描,共得到92帧点云。利用改进ICP算法,82帧点云被成功配准。同时也利用三种具有代表性的ICP算法对这92帧点云进行配准实验以作比较。实验表明,该算法具有稳健性强、收敛速度快、收敛精度高的优点,有助于三维模型的快速重建。     

基于SIFT算法及阈值筛选的点云配准技术研究

随着三维测量技术应用领域的逐渐拓宽，点云数据处理技术的需求日益迫切，而多视点点云配准，是其中的基础技术环节。在此针对传统ICP算法鲁棒性差、对迭代初值敏感、计算效率低等缺点，提出一种SIFT算法与阈值筛选相结合的点云配准算法。在参考点云和待配准点云中，通过计算SIFT关键点及各点主曲率，获得初始匹配点集；然后根据相似三角形阈值和法向量夹角阈值，进一步优化点对间的旋转平移关系。实验结果证明，相对于传统算法，改进算法能够以更短的时间来获得准确的配准效果，并且其自动化程度高以及能有效提高点云配准的效率和精度。     

基于局部血管结构特征的眼底图像二级配准

提出了一种结合全局配准和局部配准技术的眼底图像二级配准算法,该算法采用4个相连的分叉点组成的局部血管结构来代替单独的分叉点作为配准特征,通过减少配对点集,提高了配准效率.同时针对非线性形变造成的局部配准偏移较大的问题,在全局配准基础上进一步采用局部配准技术,提升了配准的准确度.实验结果表明,该算法以很高的配准效率和准确度有效实现了眼底图像的配准.     

基于局部血管结构特征的眼底图像二级配准

提出了一种结合全局配准和局部配准技术的眼底图像二级配准算法,该算法采用4个相连的分叉点组成的局部血管结构来代替单独的分叉点作为配准特征,通过减少配对点集,提高了配准效率.同时针对非线性形变造成的局部配准偏移较大的问题,在全局配准基础上进一步采用局部配准技术,提升了配准的准确度.实验结果表明,该算法以很高的配准效率和准确度有效实现了眼底图像的配准.     

基于邻域特征点提取和匹配的点云配准

为解决噪声干扰、数据丢失情况下迭代最近点算法的鲁棒性差、配准精度低等问题,提出一种基于邻域特征点提取和匹配的点云配准方法.首先定义一个由点的k邻域曲率、点与邻近点的法向量内积均值以及邻近点与邻域拟合平面的欧氏距离方差等三部分组成的邻域特征参数,结合在移动最小二乘表面构造的曲率特征参数对点云进行两次特征点提取;其次依据直方图特征定义三个匹配条件,并用双重约束获得正确的匹配点对;最后在配准阶段,采用双向构建k维树的迭代最近点算法实现精确配准.实验结果表明,该算法的配准精度较迭代最近点算法提高了90%以上,并且能够在噪声环境下有效地完成缺失点云的配准,在鲁棒性和精确配准方面有明显优势.     

基于统计特性的激光雷达距离像噪声抑制算法

激光成像雷达在工作时会受到噪声干扰,因此需要滤除距离像中无法反映真实信息的异常点。根据激光成像雷达距离像噪声的分布,推导出距离像中非异常值的分布特性,并提出了一种距离像异常值的判定条件。将判定条件表示为小范围内抽样分布的函数,利用稳健统计中的中位值法可估算出判定条件的取值,从而可以移除异常点得到噪声抑制后的距离像。利用该算法分别对激光雷达距离像进行仿真和实际获得的激光雷达距离像进行处理并进行数学分析,并与中值滤波进行了比较,结果表明基于统计特性的噪声抑制算法同时具有很强的噪声抑制能力和保护目标细节信息能力,可以满足激光成像雷达距离像噪声抑制的要求。算法充分利用了激光成像雷达较高的测距精度,可以应对多种场景下的需求,具有很强的实用性。     

全波形激光雷达回波信号建模仿真与分析

全波形回波信号建模仿真与分析是全波形激光雷达探测技术的一项重要研究内容。针对激光束在目标场景中投影点的获取问题,提出了一种基于激光束空间边界的光线求交快速算法,运算效率高,稳定性好。基于激光雷达信号的时空分布特性,推算出目标场景对信号的响应函数,建立二者的作用过程模型。并针对全回波检测技术中的距离选通探测模式,对目标回波信号与距离选通门限的位置关系进行了分类建模和分析。在研究以上三项关键技术的基础上,构建了全波形激光雷达回波信号仿真系统,仿真实现和分析了不同距离选通门限条件下的全波形回波信号特性,并生成了复杂场景下隐蔽目标的全波形激光雷达数据。     

结合Harris与SIFT算子的图像快速配准算法

本文提出了一种结合Harris与SIFT算子的快速图像配准方法。首先,对Harris算法进行两方面的改进:一是构建高斯尺度空间,提取具有尺度不变性的角点特征;二是采用Forsnter算子对提取的角点精定位,提高配准精度。然后,利用SIFT算子的特征描述方法描述提取到的特征点,通过随机kd树算法对两幅影像的特征点进行匹配。最后采用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,并通过最小二乘法估计两幅影像间的空间变换单应矩阵,完成图像配准。实验结果表明:本文方法在基本保持配准精度的同时,在配准过程的时间消耗上比标准SIFT算法减少了64%。     

一种基于Canny边缘的红外与可见光图像配准算法

针对异源传感器在图像配准时如何精确地找到相应的匹配特征问题,结合红外图像与可见光图像的特征,利用2种传感器对同一场景成像时具有一定的边缘轮廓相似特性,提出了提取图像的Canny边缘,在边缘轮廓上根据边缘曲线上像素点的位置夹角的相似性寻找对应匹配点,通过仿真和实验数据与真实值的比较验证算法的有效性和配准的精度.