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点邻域尺度差异描述的点云配准算法
被引量:
6
1
作者
陆军
陈坤
范哲君
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期128-134,共7页
针对传统特征描述符计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于不同尺度点邻域特征信息差异的点云配准算法。在特征描述符方面,对关键点选取不同尺度的邻域空间,计算各尺度空间之间的特征值归一化向量差异和法向量夹角,建立点邻域尺...
针对传统特征描述符计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于不同尺度点邻域特征信息差异的点云配准算法。在特征描述符方面,对关键点选取不同尺度的邻域空间,计算各尺度空间之间的特征值归一化向量差异和法向量夹角,建立点邻域尺度差异描述符,特征描述符计算简单且节省时间。在关键点选取方面,根据曲面形状指数设计了一种寻找关键点的方法,提取的点具有很好的代表性。在对应关系寻找方面,提出一种基于欧式距离的对应点二重筛选方法,找出对应点对集,设计了基于全局距离的全局最优点云变换矩阵求取方法。实验结果表明,点邻域尺度差异描述的点云配准算法具有良好的配准精度和稳健的噪声鲁棒性。
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关键词
点云配准
点邻域尺度差异
形状指数
二重筛选
全局最优
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职称材料
题名
点邻域尺度差异描述的点云配准算法
被引量:
6
1
作者
陆军
陈坤
范哲君
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
哈尔滨工程大学船海装备智能化技术与应用教育部重点实验室
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期128-134,共7页
基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(F201123)。
文摘
针对传统特征描述符计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于不同尺度点邻域特征信息差异的点云配准算法。在特征描述符方面,对关键点选取不同尺度的邻域空间,计算各尺度空间之间的特征值归一化向量差异和法向量夹角,建立点邻域尺度差异描述符,特征描述符计算简单且节省时间。在关键点选取方面,根据曲面形状指数设计了一种寻找关键点的方法,提取的点具有很好的代表性。在对应关系寻找方面,提出一种基于欧式距离的对应点二重筛选方法,找出对应点对集,设计了基于全局距离的全局最优点云变换矩阵求取方法。实验结果表明,点邻域尺度差异描述的点云配准算法具有良好的配准精度和稳健的噪声鲁棒性。
关键词
点云配准
点邻域尺度差异
形状指数
二重筛选
全局最优
Keywords
point cloud registration
point neighborhood scale difference
shape index
double screening
global optimum
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
点邻域尺度差异描述的点云配准算法
陆军
陈坤
范哲君
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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