-
题名基于特征相似性的RGBD点云配准
被引量：6
- 1
-
-
作者
盛敏
彭玉升
苏本跃
王广军
-
机构
安庆师范大学数学与计算科学学院
安徽省智能感知与计算重点实验室
合肥工业大学计算机与信息学院
安庆师范大学计算机与信息学院
-
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2019年第5期829-834,共6页
-
基金
国家自然科学基金项目(11475003,61603003,11471093)
教育部“云数融合科教创新”基金项目(2017A09116)
+1 种基金
安徽省科技重大专项(18030901021)
安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxbjZD26)
-
文摘
三维点云数据的配准是计算机视觉领域的重要研究课题,也是三维重建的关键步骤。针对RGBD点云数据的配准问题,提出一种基于特征相似性的初始配准方法。首先需要计算待配准的RGBD点云模型的曲率和颜色特征度(CFD),并对CFD进行统计分析,若模型颜色特征足够丰富优先采用颜色相似性策略,反之尝试曲率相似性策略。通过特征点提取精简点云模型,利用确定的对应点选择策略选择候选对应点对。在候选对应点对上采用优化样本一致性算法获得初始配准变换矩阵,实现两片点云的初始配准。针对不同颜色纹理的RGBD点云模型,本文方法可以自适应选择合适的特征点选择策略,实现点云间良好的初始配准。实验结果表明,对于几何特征不明显的RGBD模型,本文方法能够自适应选择颜色相似性策略来较好地完成初始配准。对于不同类型的模型配准结果较好,算法效率更高。
-
关键词
RGBD点云
初始配准
特征相似性
颜色相似性
曲率相似性
-
Keywords
RGBD point cloud
coarse registration
feature similarity
color similarity
curvature similarity
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
