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。     

大型工件部分点云与整体点云的配准方法

部分点云与整体点云的高效、高精度配准是完成大型工件尺寸快速评价工作的基础,但由于部分点云和整体点云全局特征的差异性,使用现有的局部特征描述符进行点对匹配搜索计算量大,点云配准耗时长.为此,针对部分点云与全局点云的几何特征,提出一种基于区域均值特征描述符的部分点云与整体点云配准方法.首先提出一种区域均值特征描述符,能够有效地描述点云中关键点的邻域几何特征;然后通过评价点云区域均值特征描述符的特征度选择数据点作为待配准关键点,搜索与之匹配的描述符,完成部分点云与整体点云的关键点匹配;最后使用奇异值分解法计算点云之间的转换矩阵,基于迭代最近点算法完成部分点云与整体点云的配准.利用斯坦福公共数据库点云集和大型发动机舱段的三维扫描点云数据,对配准算法的配准准确度和配准速度进行实验的结果表明,与现有的几种基于局部特征描述符(PFH,HoPPF,PPFH,FPFH)的点云配准方法相比,所提方法配准准确度平均提高56.75%,配准速度平均提高45.57%,验证了该方法的有效性.     

基于残差注意力机制的点云配准算法

针对传统点云配准算法精度低、鲁棒性差以及放疗前后癌症患者无法实现精确放疗的问题,提出一种基于残差注意力机制的点云配准算法（ADGCNNLK）。首先,在动态图深度卷积网络（DGCNN）中添加残差注意力机制来有效地利用点云的空间信息,并减少信息损失;然后,利用添加残差注意力机制的DGCNN提取点云特征,这样做不仅可以在保持点云置换不变性的同时捕捉点云的局部几何特征,也可以在语义上将信息聚合起来,从而提高配准效率;最后,将提取到的特征点映射到高维空间中并使用经典的图像迭代配准算法LK进行配准。实验结果表明,所提算法与迭代最近点算法（ICP）、全局优化的ICP算法（Go-ICP）和PointNetLK相比,在无噪、有噪的情况下配准效果均最好。其中,在无噪情况下,与PointNetLK相比,所提算法的旋转均方误差降低了74.61%,平移均方误差降低了47.50%;在有噪声的情况下,与PointNetLK相比,所提算法的旋转均方误差降低了73.13%,平移均方误差降低了44.18%,说明所提算法与PointNetLK相比鲁棒性更强。将所提算法应用于放疗前后癌症患者人体点云模型的配准,从而辅助医生治疗,并实现了精确放疗。     

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。     

基于改进法向量估计的多视角点云配准算法

针对多视角三维测量中多片点云重叠区域提取及高精度配准的问题,本文提出一种多视角异源低重叠率点云配准方法。首先基于点云之间的初始位置,互相计算源点云和目标点云彼此的最近点集,自动提取两片点云重叠部分;然后使用迭代最近点算法精配准重叠点云。通过法向量特征进一步提高点云配准精度,并提出改进点云法向量估计算法用以剔除错误匹配点对,显著减小了复杂结构点云配准的距离均方根误差。结果表明,使用经典点云数据仿真实验验证了该算法的性能,并通过多视角条纹投影三维测量系统采集点云数据验证了算法的有效性。     

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FPFH-ICP的三维工件点云配准方法研究

针对三维工件点云配准方法存在配准精度低等问题,笔者提出一种基于快速点特征直方图（Fast Point Feature Histogram,FPFH）初始匹配与迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）的点云配准方法。首先,在配准前使用随机抽样一致（Random Sample Consensus,RANSAC）算法对初始点云数据进行预处理,获得目标点云数据;其次,使用FPFH算法提取点云特征,进行特征匹配,求得初始变换矩阵;再次,使用ICP算法对初始变换矩阵进行增益,求得最终变换矩阵;最后,完成点云精确配准。基于三维工件点云,将本文算法与经典算法对比测试。实验结果表明,本文算法在配准精度上有所提高。     

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.     

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。     

SIFT算法在点云配准中的应用

提出一种精确有效的点云配准算法。通过对图像进行SIFT特征检测与匹配来获得特征点与匹配关系,用RANSAC算法剔除误匹配点,然后由映射关系获取三维对应特征点,采用投票法来进一步剔除误匹配点。在由单位四元数法获得点云初始位置关系的基础上,采用基于特征点的改进ICP算法来实现精确配准。通过实验验证,该算法在点云配准中具有速度快和稳定性好的特点。     

基于双判定因子的道路绿化带分割

以高速公路的无人机影像点云数据为研究对象, 提出一种基于双判定因子的道路绿化带分割算法. 首先对点云数据进行串行下采样, 在降低点云数目的同时尽可能多地保留点云特征点; 其次, 对降采样后的点云数据进行正射影校正; 最后, 提出一种结合法向量夹角与 RANSAC 平面分割双判定的点云分割算法, 实现了对高速公路中绿化带的准确分割, 采用绿化带边界提取算法最终实现高速公路环境信息的分割. 以G85高速凤翔段的无人机影像点云作为实验数据, 分别采用本文算法、基于法向量夹角的分割算法、基于RANSAC平面拟合分割算法进行验证. 实验结果表明基于双判定因子的道路绿化带分割算法对环境噪点及离群点有较好的抗干扰性, 可以有效过滤路面高曲率点, 提取结果较好.     

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。     

基于牙颌模型的散乱点云配准技术研究

在牙齿三维矫正中需要对牙齿进行排列,常用方法是通过人机交互完成,效率不高。提出了一种基于粒子群的自动化排牙方法,将每颗牙齿上的特征点到标准牙弓曲线的距离和作为目标函数,利用粒子群算法对解空间进行搜索,在搜索过程中加入约束条件,得到牙齿移动的最终位置。利用算法对牙齿进行排列,可以省去人机交互中的平移等操作。实验结果表明：该算法能够有效地用于牙齿三维矫正中,提高了排牙效率。     

基于重叠域采样混合特征的点云配准算法

针对部分重叠的两片点云配准效率低、误差大等问题,提出了一种基于重叠域采样混合特征的点云配准算法。首先,通过编码和特征交互的方式预测每个点的重叠分数,获得更丰富的点云特征。其次,提取重叠点的局部几何特征,基于重叠分数和点特征的显著性保留重叠关键点。最后,利用重叠关键点的几何信息和空间信息构建混合特征矩阵,计算矩阵的匹配相似度,采取加权奇异值分解运算得到配准结果。实验结果表明,该方法具有较强的泛化能力,能在保证配准效率的同时显著提升点云配准精度。     

ICP算法在点云配准中的应用

逆向工程中经常需要把多次测量得到的点云进行配准。提出了一种基于特征点的改进ICP算法,在采用主方向贴合法实现初始配准的基础上,使用曲率特征点和k-dtree寻找最近点,提高了ICP算法的效率。该算法具有速度快精确度高的特点,并且在实际应用中验证了配准效果和算法稳定性。     

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。