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题名基于特征点新型匹配方法的点云配准
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作者
蔡鹏
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机构
江苏航空职业技术学院航空工程学院
江苏航空职业技术学院镇江市无人机应用创新重点实验室
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出处
《激光与红外》
北大核心
2025年第9期1366-1375,共10页
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基金
镇江市重点研发计划项目(No.SH2023098)
江苏高校哲学社科研究项目(No.2022SJYB2303)
+1 种基金
校级重点课题项目(No.JATC22010101)
江苏高校“青蓝工程”项目资助。
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文摘
针对特征点的点云匹配方法存在精度和效率较差的问题,提出了一种基于特征点新型匹配方法的点云配准。提取源点云和目标点云的ISS关键点,生成相应的FPFH、3DSC或SHOT等特征点;基于最优的特征匹配值,源点云与目标点云的特征点进行匹配;基于源点云的特征点的局部距离比率和,选择若干个最优局部特征点;基于最优局部特征点的全局距离比率和,选择若干个最优全局特征点,按全局距离比率和的降序进行分组;基于源点云的各组最优全局特征点和与之特征匹配的目标点云的特征点,通过SVD算法求得最优转换矩阵,实现最优配准。实验表明:以5组点云模型为例,基于ISS FPFH、ISS 3DSC、ISS SHOT等特征点,新型匹配算法分别比SAC IA算法的RMSE平均减少了3624、2285、1144;ISS FPFH新型匹配算法比K4PCS算法的RMSE平均减少了4131;综合点云配准的质量和效率,ISS FPFH新型匹配算法比上述其他点云配准算法更好。
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关键词
点云配准
特征点
局部距离比率和
全局距离比率和
特征点新型匹配
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Keywords
point cloud registration
feature points
local distance ratio sum
global distance ratio sum
novel feature point matching
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分类号
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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