第一类不适定积分方程的快速多尺度Petrov-Galerkin算法

主要讨论第一类不适定积分方程的一种多尺度快速算法.将半双正交的多尺度基底的Petrov-Galerkin方法应用于求解Tikhonov正则化所得的方程.在此基础上给出一种矩阵截断策略,证明了应用该策略所得的系数矩阵的计算复杂度,发现可以大减少计算量,进而给出一种先验参数选取策略,证明了所得的正则化近似解可以达到最优收敛阶.最后,数值算例说明了结果的有效性.

自研激光雷达三维点云配准技术

为了实现激光雷达点云与图像重建点云的三维空间配准,基于自研三维扫描激光雷达系统,提出了新型的快速多尺度因子(FMSR)点云配准算法,研究了空间点云配准技术。该算法主要包括初始配准和精确配准2个步骤:初始配准使用基于尺度自适应关键点质量(ASKQ)的点云特征提取算法,提取关键点的特征匹配对,求解点云配准初始参数;精确配准利用K-邻近(KNN)算法全局搜索,提升计算效率,多次迭代得到2组点云之间的最优旋转矩阵、最优平移向量和最优尺度因子。仿真和实验结果表明,所提出的算法对空间目标(尺寸为20.30m×7.85m×26.56m)实现空间点云配准,配准精度达到0.194m,运行时间为16.207s;与多尺度迭代最近点(S-ICP)算法相比,配准精度提高了0.131m,运行时间提高了30%。所提出的空间点云配准技术可为场景重建和纹理匹配提供算法基础。