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题名一种基于三维形状上下文特征的点云配准算法
被引量：3
- 1
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作者
周子翔
黄丹丹
刘智
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机构
长春理工大学电子信息工程学院
长春理工大学空间光电技术研究所
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出处
《应用光学》
CAS
北大核心
2023年第2期330-336,共7页
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基金
国家自然基金国家重大科研仪器研制项目(62127813)
吉林省科技厅重点研发项目(20230201071GX)。
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文摘
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。
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关键词
点云匹配
内部形态描述子
三维形状上下文特征
改进的迭代最近点算法
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Keywords
point cloud matching
intrinsic shape signatures
3D shape context features
improved iterative closest point algorithm
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分类号
TN249
[电子电信—物理电子学]
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题名基于ISS-3DSC特征的点云配准方法
被引量：2
- 2
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作者
王一
张鑫淼
王莹
苏皓
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机构
华北理工大学电气工程学院
唐山市先进测试与控制技术重点实验室
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出处
《中国测试》
北大核心
2025年第2期62-67,80,共7页
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基金
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2022114)
唐山市科技计划项目(21130212C)。
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文摘
点云配准是三维数据处理的重要步骤,但传统关键点的4点一致集算法配准过程中存在计算复杂度较高、配准用时较长等问题。为此,提出一种基于ISS-3DSC特征改进的K4PCS算法(keypoint-based 4-points congruent sets,K4PCS)。将下采样后的点云数据经内部形状描述子算法(intrinsic shape signatures,ISS)提取关键点后,由三维形状上下文特征(3D shape context,3DSC)描述形成ISS-3DSC特征点,并将ISS-3DSC特征点作为K4PCS算法粗配准的输入数据,再采用基于中值距离改进的迭代最近点算法(iterative closest point,ICP)完成精配准。实验结果表明,本文算法在公开数据集上总用时缩短15.45%~76.54%,且效果更明确,具有一定实用性。
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关键词
点云配准
三维形状上下文特征
关键点的四点一致集
迭代最近点
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Keywords
point cloud registration
3DSC
K4PCS
ICP
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分类号
TB9
[机械工程—测试计量技术及仪器]
TN249
[电子电信—物理电子学]
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题名利用网格卷积特征的三维形变目标分类
被引量：1
- 3
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作者
史聪伟
赵杰煜
陈瑜
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
浙江省移动网络应用技术重点实验室
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期648-653,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61571247)
浙江省自然科学基金重点项目(No.LZ16F030001)。
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文摘
三维目标的形状变化给目标识别带来很大挑战,同时三维网格模型的不规则数据结构难以直接应用卷积运算提取三维目标特征.对此,本文提出了一种高效的三维形变目标的网格卷积特征表示方法,准确提取形状信息并进行分类.首先通过网格卷积运算获得形变目标中典型局部曲面形状分布,其次通过马尔科夫链对曲面形状的空间共现关系建模,从而形成三维模型的全局特征描述,最后采用支持向量机实现形变目标分类.该方法将连续多项式函数作为卷积模板,实现针对不规则数据结构的网格卷积运算,并且给出了卷积模板参数的无监督学习方法.在标准非刚性三维模型数据集SHREC10与SHREC15上的实验结果表明本文方法能有效提取三维网格模型的形状信息,分类准确率分别达到了92.88%与96.54%.
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关键词
三维形变模型
网格卷积
三维形状特征
支持向量机
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Keywords
non-rigid 3D model
mesh convolution
3D shape feature
support vector machine
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于ISS-3DSC的NDT三维点云配准算法研究
被引量：20
- 4
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作者
刘畅文
李波
潘江涛
姜涛
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机构
湖北文理学院机械工程学院
襄阳华中科技大学先进制造工程研究院
北京星航机电装备有限公司技术中心
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期777-783,共7页
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基金
湖北省教育厅优秀中青年科技创新团队计划项目(No.T201919)资助。
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文摘
工件形貌的三维扫描需求在车间自动化装备中越来越多,其中点云配准作为三维数据处理的重要步骤。现有三维点云配准存在特征点对误配、配准时间长、配准精度差等问题,提出了一种基于内部形状描述子-三维形状上下文特征(ISS-3DSC)的NDT三维点云配准算法。首先通过内部形状描述子(ISS)算法提取三维点云关键点,提高配准效率;然后结合三维形状上下文特征(3DSC)进行关键点的特征描述,并根据特征点对中值距离法剔除错误点对,采用SVD分解计算初始变换矩阵;最后使用NDT算法完成精配准。测试实验结果表明:算法在鞋面、鞋底点云数据配准时的精度可达到0.025 cm,相比传统SAC-IA+NDT算法配准效率提升明显,具有一定的工程应用价值。
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关键词
内部形状描述子
三维形状上下文特征
NDT算法
三维点云配准
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Keywords
internal shape descriptor
3D shape context features
NDT algorithm
three-dimensional point cloud registration
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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