为提高点云配准的效率与精度,弥补传统点云配准算法中的不足,本文尝试将主方向贴合算法与改进的最近点迭代(Improved Iterative Closest Point, IICP)算法作为组合点云配准算法;该组合算法充分利用主方向贴合算法在粗配准中的优势,并结...为提高点云配准的效率与精度,弥补传统点云配准算法中的不足,本文尝试将主方向贴合算法与改进的最近点迭代(Improved Iterative Closest Point, IICP)算法作为组合点云配准算法;该组合算法充分利用主方向贴合算法在粗配准中的优势,并结合IICP算法作为精配准的方法。以某三维激光扫描建模工程为案例,依靠Matlab软件编程实现了本文所提及的配准算法。实验结果表明,改进的ICP算法较传统ICP算法配准效率与精度均有提高。充分验证了主方向贴合算法与IICP点云算法在点云三维模型构建方面的有效性。展开更多
文摘为提高点云配准的效率与精度,弥补传统点云配准算法中的不足,本文尝试将主方向贴合算法与改进的最近点迭代(Improved Iterative Closest Point, IICP)算法作为组合点云配准算法;该组合算法充分利用主方向贴合算法在粗配准中的优势,并结合IICP算法作为精配准的方法。以某三维激光扫描建模工程为案例,依靠Matlab软件编程实现了本文所提及的配准算法。实验结果表明,改进的ICP算法较传统ICP算法配准效率与精度均有提高。充分验证了主方向贴合算法与IICP点云算法在点云三维模型构建方面的有效性。