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基于正态分布相似性的双视角点云配准方法
1
作者
李朝龙
庞善民
+2 位作者
王超玉
王翌丰
史鹏程
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第6期1179-1190,共12页
针对现有“点到点”双视角点云配准算法效率慢、精度低的问题,提出基于正态分布相似性的双视角点云配准方法.将传统“点到点”配准问题转化为“分布到分布”配准问题,利用K-means聚类算法生成若干正态分布聚簇来拟合原始点云数据,再对...
针对现有“点到点”双视角点云配准算法效率慢、精度低的问题,提出基于正态分布相似性的双视角点云配准方法.将传统“点到点”配准问题转化为“分布到分布”配准问题,利用K-means聚类算法生成若干正态分布聚簇来拟合原始点云数据,再对这些正态分布聚簇进行配准,从而降低计算开销,提升配准效率;将Kullback-Leibler散度引入最近邻匹配正态分布的相似性评估,从而削弱非重叠数据区域对配准的负面影响,提升配准精度.使用李代数求解器来获取最终的配准结果.为了验证所提方法的有效性,选取其他8种双视角点云配准方法进行比对,其中包含多种“点到点”配准方法.结果表明,本研究所提算法在保持较低计算开销的同时,有效提升了配准的稳定性和精确性.在2个数据集上进行真实场景实验,证明了本研究所提算法在真实环境配准任务上拥有较好的应用潜力.
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关键词
双视角配准
部分重叠
配
准
正态分布变换
K-MEANS聚类算法
Kullback-Leibler散度
李代数求解器
在线阅读
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职称材料
无序多视角点云的自主配准方法
被引量：
4
2
作者
徐思雨
祝继华
+2 位作者
姜祖涛
郭瑞
李垚辰
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期134-141,共8页
为了提高自主多视角点云配准方法的效率和精度,提出一种基于特征匹配的无序多视角点云全局配准方法,通过计算和匹配点云的特征描述子快速实现双视角点云配准;设计了有效的判定准则用于判别双视角配准的结果是否可靠;利用所提出的模型扩...
为了提高自主多视角点云配准方法的效率和精度,提出一种基于特征匹配的无序多视角点云全局配准方法,通过计算和匹配点云的特征描述子快速实现双视角点云配准;设计了有效的判定准则用于判别双视角配准的结果是否可靠;利用所提出的模型扩展方法对可靠的双视角配准结果进行点云模型的扩展。通过交替地执行双视角配准、配准结果判别和模型扩展,该方法可实现无序多视角点云的全局配准。在斯坦福图形学实验室公开数据集上的实验结果表明,与效果较优的同类方法相比,该方法可使得配准效率平均提高近5倍,且配准误差显著下降,同时可提高多视角点云配准的性能。
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关键词
双视角配准
多
视角
配
准
模型扩展
特征匹
配
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职称材料
题名
基于正态分布相似性的双视角点云配准方法
1
作者
李朝龙
庞善民
王超玉
王翌丰
史鹏程
机构
西安交通大学软件学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第6期1179-1190,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(61972312).
文摘
针对现有“点到点”双视角点云配准算法效率慢、精度低的问题,提出基于正态分布相似性的双视角点云配准方法.将传统“点到点”配准问题转化为“分布到分布”配准问题,利用K-means聚类算法生成若干正态分布聚簇来拟合原始点云数据,再对这些正态分布聚簇进行配准,从而降低计算开销,提升配准效率;将Kullback-Leibler散度引入最近邻匹配正态分布的相似性评估,从而削弱非重叠数据区域对配准的负面影响,提升配准精度.使用李代数求解器来获取最终的配准结果.为了验证所提方法的有效性,选取其他8种双视角点云配准方法进行比对,其中包含多种“点到点”配准方法.结果表明,本研究所提算法在保持较低计算开销的同时,有效提升了配准的稳定性和精确性.在2个数据集上进行真实场景实验,证明了本研究所提算法在真实环境配准任务上拥有较好的应用潜力.
关键词
双视角配准
部分重叠
配
准
正态分布变换
K-MEANS聚类算法
Kullback-Leibler散度
李代数求解器
Keywords
pair-wise registration
partial overlapping registration
normal distribution transformation
Kmeans clustering algorithm
Kullback-Leibler divergence
Lie algebra solver
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
无序多视角点云的自主配准方法
被引量：
4
2
作者
徐思雨
祝继华
姜祖涛
郭瑞
李垚辰
机构
西安交通大学软件学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期134-141,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61573273)
文摘
为了提高自主多视角点云配准方法的效率和精度,提出一种基于特征匹配的无序多视角点云全局配准方法,通过计算和匹配点云的特征描述子快速实现双视角点云配准;设计了有效的判定准则用于判别双视角配准的结果是否可靠;利用所提出的模型扩展方法对可靠的双视角配准结果进行点云模型的扩展。通过交替地执行双视角配准、配准结果判别和模型扩展,该方法可实现无序多视角点云的全局配准。在斯坦福图形学实验室公开数据集上的实验结果表明,与效果较优的同类方法相比,该方法可使得配准效率平均提高近5倍,且配准误差显著下降,同时可提高多视角点云配准的性能。
关键词
双视角配准
多
视角
配
准
模型扩展
特征匹
配
Keywords
pair wise registration
multi view registration
model augmentation
feature match
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于正态分布相似性的双视角点云配准方法
李朝龙
庞善民
王超玉
王翌丰
史鹏程
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
无序多视角点云的自主配准方法
徐思雨
祝继华
姜祖涛
郭瑞
李垚辰
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
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职称材料
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