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题名邻域特征在点云配准中的应用
被引量：8
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作者
贺永兴
欧新良
匡小兰
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机构
湖南工业大学计算机与通信学院
长沙学院计算机科学与技术系
长沙商贸旅游职业技术学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第3期762-765,769,共5页
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基金
湖南省自然科学基金资助项目(07JJ3121)
湖南省教育厅科技重点项目(09A010)
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文摘
针对大规模散乱点云的配准,提出一种基于邻域特征的配准方法,该方法由初始配准和精确配准组成。首先,对目标点集进行加权处理,以此来有效减少匹配点对的数量;其次,在重心距离特征的基础上,增加了一个角度特征量来排除错误点对,并完成初始配准;最后,使用特征改进的迭代最近点(ICP)算法进行精确配准。实验结果表明,该方法初始配准结果良好,二次配准效果更加准确,达到了多视角点云的配准要求。
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关键词
点云
初始配准
精确配准
邻域特征
迭代最近点算法
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Keywords
point cloud
preliminary registration
exact registration
neighborhood feature
Iterative Closest Point（ICP） algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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