-
题名基于点云边界质心的粗配准方法
被引量:1
- 1
-
-
作者
陆尚鸿
李文国
-
机构
昆明理工大学机电工程学院
-
出处
《电子科技》
2022年第4期53-59,66,共8页
-
基金
国家自然科学基金(51865020)。
-
文摘
点云配准的质量直接影响着三维重建的质量。针对传统K-4PCS耗时长且易出现错误匹配等问题,文中提出一种基于边界质心的点云粗配准方法。通过对点云进行边界提取,既保留点云外表特征,又减少了点云数据的大小,提高了粗配准速度。为了加快边界点的提取速度,使用K-D tree算法完成对k近邻点的搜索。通过配准边界点的质心,减少点云初始距离并增加重叠度,保证了粗配准的精度。实验结果证明,文中方法在粗配准速度和精度方面都优于传统K-4PCS算法,其速度约为传统K-4PCS算法的2倍,平移和旋转精度也比传统K-4PCS高了40%以上。文中所提方法对提高点云粗配准的速度和精度具有一定的参考价值。
-
关键词
点云配准
粗配准
快速配准
边界提取
k近邻点
边界质心
K-4PCS
K-D
tree
-
Keywords
point cloud registration
coarse registration
fast registration
boundary extraction
k-nearest neighbors
boundary centroid
K-4PCS
K-D tree
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN99
[电子电信—信号与信息处理]
-