基于改进三维形状上下文的点云配准

针对目前常用配准算法不能满足生产制造行业中高精度工艺要求的问题,本文基于三维点云提出一种改进三维形状上下文（3DSC）点云配准的有效解决方案。首先,通过改进的降采样方式设定阈值采集轮廓点云,对采集的点云依次进行三维网格划分形成形状上下文。然后,进行改进的3DSC初始配准,进而采用迭代最近点（ICP）精确配准,实现了源点云与目标点云之间的旋转平移变换。为验证改进算法的有效性,采用FPFH-ICP、PFH-ICP、传统3DSC和本文改进算法进行配准实验对比。实验结果表明,对于bunny点云和flowerpot点云,本文改进算法精度分别可达2.253 55e-05 m和9.969 02e-06 m,明显优于其他算法的配准精度。与传统3DSC配准算法相比,改进的3DSC配准算法可节省75%～85%的配准时间。改进的3DSC点云配准方法有利于提高配准精度且能优化配准时间,提高了配准效率。     

基于3DSIFT和BSHOT特征的点云配准方法

针对点云配准过程中易产生错误匹配点、配准时间长、配准精度低等问题。提出了基于三维尺度不变特征变换(3DSIFT)关键点检测方法,结合二进制方向直方图描述子(BSHOT)构建点云匹配对的配准方法。该方法首先利用差分高斯模型在三维尺度空间上检测SIFT关键点,其次在关键点的邻域构建局部坐标系来计算SHOT描述子,并将SHOT描述子转化为二进制描述符。然后利用随机采样一致性算法去除误匹配的点云,初步估计点云的变换矩阵。最后在精配准上利用ICP算法估计最优的变换矩阵。在数据集的实验中验证了本文算法的快速性,同时在两个点云重叠率较低时,配准精度较高。     

三维点云中关键点的配准与优化算法

传统三维(3D)点云配准过程中存在配准误差高、计算量大及耗时长等问题,针对该问题,提出了一种3D点云中关键点的配准与优化算法。在关键点选取阶段,用边缘点检测算法剔除边缘关键点,以提高关键点特征描述的全面性和重复性,降低3D点云配准误差。在3D点云配准阶段,用K-维树(KD-tree)加速的最近邻算法和迭代最近点算法剔除粗配准结果中的误配准关键点,降低配准误差,提高3D点云配准的速度与精度。实验结果表明,本算法在不同点云数据下,均能获得良好的配准结果。与传统3D点云配准算法相比,本算法的平均配准速率提高了68.725%,平均配准精度提高了49.65%。     

基于ISS特征点结合改进ICP的点云配准算法北大核心CSCD

针对点云配准时间长、收敛缓慢、对应点匹配易错等缺点,提出一种基于内部形态描述子(ISS)特征点结合改进迭代最近点(ICP)的点云配准算法。首先采用ISS算法进行点云特征提取,并以快速点特征直方图进行特征描述,然后通过采样一致性算法完成点云的初始配准,使两片不同角度点云获得一个相对较好的初始位姿,最后通过k维树近邻搜索法加速对应点对的查找,以提高点云ICP精细配准效率。实验结果表明,与传统配准算法相比,该算法配准精度高,而且执行速度快。     

结合形态描述和直方图特征改进的点云配准北大核心CSCD

针对点云配准过程中配准效率和精度无法兼得的问题,提出一种将内部形态描述(ISS)特征点和二进制方向直方图(BSHOT)特征描述符相结合的改进的点云配准算法。该算法先采用体素格网下采样和ISS算法提取特征点;然后通过二进制的方向直方图(BSHOT)特征描述符结合汉明距离和随机采样一致性算法(RANSAC)进行粗配准;最终利用改进的ICP算法进行精确配准。利用多组点云数据对该方法进行验证。结果表明,在相同条件下,改进后的算法在配准时间和配准精度上均优于其他算法。说明所提出的方法具有较高的配准效率与精度,且随着点云数量的增多,配准精度的提高效果会增强。     

基于改进正态分布变换算法的点云配准

正态分布变换(NDT)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)中的点云配准算法。针对地面激光扫描(TLS)数据的特点,改进了NDT算法,提出了一种基于SURF的NDT配准算法,使之能应用在TLS中。该算法首先建立点云和图像间的映射关系把点云影像化;利用加速稳健特征(SURF)算法提取图像的特征点并找出特征点对;根据映射关系找到相应的三维特征匹配点,求出变换矩阵,完成点云初始配准。在NDT算法中,设置初始矩阵为单位矩阵,对点云体素化并使用概率分布函数对点云精细配准。实验结果证明,该算法不但适用于地面激光数据的配准,且其配准精度高、运算时间少,尤其对于不同分辨率的点云有良好的配准效果。     

基于改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法

点云配准是基于机器视觉进行复杂机械零件三维非接触精密测量的关键环节。针对传统迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法对初始位置依赖性强,迭代收敛速度慢,错误对应点对多,难以满足大批量复杂机械零件测量点云配准效率和精度要求的问题,提出了一种基于ISS-FPFH(intrinsic shape signature-fast point feature histogram)特征结合改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法。为了减少点云配准数量,并保留点云表面原来的细微特征,提出了基于重心邻近点的体素滤波器对点云进行下采样预处理。为解决传统ICP算法因合适初始位置难以确定而导致多视角测量点云配准失败的问题,采用了基于ISS-FPFH特征的采样一致性初始配准(sample consensus intial alignment, SAC-IA)算法进行粗配准。为解决传统ICP算法迭代收敛速度慢、错误对应点对多的问题,提出结合法向量夹角约束的点到平面ICP算法进行精配准。以斯坦福大学的bunny点云模型为对象,验证了本文提出方法对噪声点云的鲁棒性。以常见的复杂机械零...     

一种多模式融合的激光点云配准算法

针对经典迭代最邻近点(iterative closest point,ICP)算法在三维激光点云配准领域内,存在收敛速度慢、配准误差大、配准效率低的问题,提出了一种基于法向量夹角特征和边界旋转角相融合的改进ICP算法。利用点云区域层划分将点云分成若干独立单元方格,搜寻方格的法向量夹角特征关键点,结合点面曲率对应关系形成初始匹配点对,随后引入距离约束函数,估算边界旋转角和相关动态迭代系数,自动优化刚性变换参数。实验结果表明,与传统ICP算法相比,改进后的算法配准误差降至0.3%以下,配准时间减少50%以上,有效提升点云配准效率。     

人体背部动态识别与跟踪方法

为了准确、快速地跟踪人体,本文以人体背部为研究对象,提出了一种融合空间运动变换矩阵及点云粗-精配准算法的动态识别与跟踪方法。首先,采用直通滤波和统计滤波以及背景去除分割初始场景点云,识别出目标人体,再基于人体背部几何特征,利用微元分割法进行背部划分(即获得目标区域);其次,提取内部形状描述子(ISS)关键点简化背部点云,并结合快速点特征直方图(FPFH)通过采样一致性(SAC-IA)算法和迭代最接近点(ICP)算法进行点云配准,并通过相邻两帧点云配准结果,获得背部空间运动变换矩阵。通过分别与3Dcs-ICP算法和普通粗-精配准算法跟踪实验发现,本文提出算法运行时间明显减少,目标区域在X、Y和Z方向的平均均方根误差分别为0.264 cm、0.261 cm和0.517 cm。实验结果表明：此方法可提高人体背部识别速度和准确度,也为其他人体器官的跟踪与识别提供参考。     

一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法

点云配准方法能够有效地完成对不同重叠率、不同规模点云间的配准,可确保三维重建模型的精度。针对该问题,提出一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法,首先基于欧氏距离分割法将点云分割为子点云;然后提取子点云特征,考虑到不同点云的规模不同,提取的特征规模也是不同的,提出利用动态时间规整算法(DTW)完成子点云间的映射;最后利用迭代配准算法求取拼接点云间的平移、旋转矩阵,利用该矩阵完成点云间的配准和拼接。实验结果表明,提出的方法能够有效地解决部分重叠点云和不同规模点云的配准问题。     

Coarse registration of point clouds with low overlap rate on feature regions

In order to solve the problems of long time consuming and easy failure of the existing coarse registration algorithms based on global registration on two 3D point clouds with low overlap rate, we proposed a coarse registration algorithm based on feature regions and the Super 4-Points Congruent Sets (SUPER4PCS) algorithm. Firstly, intrinsic shape signatures (ISS) algorithm was used to extract and describe the features of the down-sampled point clouds. Secondly, the feature point clouds were divided into regions and the initial overlapped sub-regions were extracted. Thirdly, the complete overlapping regions were grown from the overlapped sub-regions and gradually recovered. Finally, the SUPER4PCS was used for registration on the complete overlapping regions. The experimental results showed that the geometric accuracy, registration success rate, and robustness of the proposed algorithm were better than that of SUPER4PCS and its improved algorithms, and the time consumption was one order of magnitude lower than that of SUPER4PCS on point clouds with low overlap rate.     

基于WHI及ICP的点云配准算法

针对两步点云配准中精度差、计算效率低、易受噪声干扰的问题,提出一种基于WHI特征描述符结合改进的ICP点云配准算法。首先,对大数据量的点云通过ISS算法提取特征点集作为配准点云;然后,计算特征点云的WHI特征描述符,利用随机采样一致性算法完成粗配准;最后,基于安德森加速迭代ICP算法对粗配准点云进行精确配准。通过多组点云数据集对所提算法进行验证,实验表明,该算法配准精度高、速度快,在含有噪声数据集的优势更明显。在不同的点云模型下,所提算法的配准效率提高2倍以上,在噪声环境下具有一定的鲁棒性。     

自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准

点云配准是三维重建的关键技术之一。针对点云匹配中迭代最近点算法(ICP)速率低、对初始位置要求高的问题,提出了一种基于自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准方法。首先根据局部表面变化因子与平均变化因子的大小关系,自适应地提取特征点;其次利用快速点特征直方图（FPFH）综合描述每个特征点的局部信息,结合随机抽样一致性（RANSAC）算法实现粗配准;最后根据得到的初始变换矩阵和基于特征点的ICP算法实现精配准。对斯坦福数据集、含噪声的点云以及场景点云进行配准实验,实验结果表明:所提出的特征点提取算法能高效地提取点云的特征;相比于其他特征点检测方法,所提方法在粗配准中的配准精度和配准速度更高,且抗噪性能更好;与ICP算法相比,基于文中特征点的ICP算法在斯坦福数据集和场景点云中的配准速度提升了约10倍,在含噪声的点云中,能根据所提取的特征点高效地进行配准。该研究为提高三维重建和目标识别的匹配效率提供了一种高效的方法。     

实现激光点云高效配准的ICP优化及性能验证

激光点云常规匹配算法是迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法,但其收敛速度慢、鲁棒性差,因此,提出一种融合多种优化算法的激光点云高效ICP配准方法。首先对点云体素滤波降采样,通过ISS算子提取关键点,采用快速点特征直方图(Fast Point Feature Histograms, FPFH)提取关键点特征,嵌入多核多线程并行处理模式 (OpenMP)提高特征提取速度;然后基于提取的FPFH特征,使用采样一致性初始配准算法(Sample Consensus Initial Alignment, SAC-IA)进行相似特征点粗配准,获取点云集间的初始旋转平移变换矩阵;最后采用ICP算法进行精配准,同时采用最优节点优先(Best Bin First, BBF)优化K-D tree近邻搜索法来加速对应关系点对的搜索,并设定动态阈值消除错误对应点对,提高配准快速性和准确性。对两个实例的配准点云进行了实验验证,结果表明,提出的优化配准算法具有明显速度优势和精度优势。     

基于结构光在机测量的变形薄壁件点云配准方法北大核心CSCD

结合点云局部特征和Octree优化搜索,提出了用于薄壁零件加工过程测量的三维变形点云自动配准的算法,并有效计算出位移偏差量。首先,对薄壁零件点云模型进行数据预处理,去除主体中的无效点和噪声点,计算点云的法向量、3个特征元素作为PPFNET(point pair feature net)特征学习方法的输入,利用最大池化层将变形的局部特征聚合到全局特征中,通过全局和局部特征描述符的深度学习,找出无序点云间的对应关系,完成点云粗配准过程;然后,提出一种基于迭代就近点算法(iterative closest point,ICP)的改进精配准算法,通过增加阈值限定,过滤加工变形时颤振影响,使配准精度达到了98.58%,配准效率提高了10%;最后,采用Hausdorff进行距离计算,使用Cloud-Compare进行位移偏差分析,分析结果与实验结果比较表明,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为2.32%。在机测量模拟结果表明,所提方法满足在机检测加工变形的实时性和测量精度要求。     

基于FPFH和法向量的改进点云配准算法

针对飞行时间法(TOF)获取点云的相关特点,提出一种适用于TOF点云的改进配准算法,首先使用FPFH特征对点云进行粗配准;在精配准阶段,通过法向量夹角特征采样的方法来减少点云的点数,同时又保留点云的关键信息点,并引入KD树和RANSAC方法来改进ICP的配准效率.实验结果表明,该算法具有良好的配准效率和精度,同时具有较大的适用范围.     

结合NARF特征的改进型3D-NDT多视点云配准

提出了一种精确有效的多视图配准算法。首先,使用NARF算法对每幅点云进行关键点检测,并以NARF关键点为原点建立局部坐标系,估算FPFH描述符;其后使用基于RANSAC的对应估计和对应关系去除算法剔除错误对应关系,确定三维特征匹配点对,并求解出变换矩阵,完成初始配准。然后,使用3D-NDT算法体素化点云,并使用概率分布函数对点云精细配准。最后,使用逐步匹配法对一系列点云进行配准,使其全部配准到统一坐标系中。实验结果证明,该算法能精确的对由KinectV2.0获取的同一场景不同角度的多幅点云图像进行配准,且其配准精度较高。      

TOF点云强度特征匹配迭代最近点配准算法

针对时间飞行(TOF)获取的三维点云数据噪声点多、有效目标在点云中所占比例较小的问题,提出一种适用于TOF点云数据的基于强度特征匹配的迭代最近点配准算法。首先使用强度特征进行有效区域提取,然后对有效区域进行配准,最后使用有效区域的变化矩阵对整个点云数据进行配准。实验结果表明,该方法能在不影响配准速度的情况下,有效提高真实点云配准的精确度。     

基于IVCCS的三维点云配准算法

针对传统迭代最近点(ICP)算法在数据丢失以及存在噪声点的情况下配准时间过长、精度较低等问题,提出了一种基于改进的体素云连通性分割(IVCCS)与加权最近邻距离比相结合的配准算法。利用双阈值体素去噪剔除初始种子体素中的噪声体素,解决原本体素云连通性分割算法(VCCS)中因单一约束条件导致种子体素错误剔除的问题,同时将体素云分层去噪来加快配准的运算速度;利用流约束聚类提取点云中的特征点,并依据最近邻距离比验证特征点是否为重合点,赋予不同的权重优化ICP最小目标函数,从而加快配准速度。实验结果表明,该算法相对于传统ICP算法迭代次数减少,在精度与速度方面均有显著提升,相比于基于快速点特征直方图(FPFH)的ICP算法配准精度提高了8.5%~24.7%,速度上提高了65.6%~92.3%,迭代次数减少了16.6%~38%。