改进的基于累加投影图匹配的点云配准算法

针对大规模点云数据配准拼接中存在的运算耗时长、结果精度低等问题,提出了一种改进的基于累加投影图匹配的点云自动配准算法,该算法首先将三维点云累加投影到二维平面,之后利用尺度不变特征变换算法匹配累加投影图得到匹配点对。在此基础上,根据匹配点对与三维点云数据之间的关系得到三维点云块,最后利用迭代最近点算法匹配三维点云块得到配准结果。实验表明,与Super4PCS算法和基于累加投影图线特征匹配算法相比,本文算法在车载和固定站点云数据配准中都能得到有效的结果,针对大规模点云的处理速度能够提高20倍以上,且能将配准精度提高到0.1 m以内。

离焦模糊图像中汉字识别技术研究

提出了辐射投影变换(RPT),给出了数学模型和实现方法以及相应的投影函数(RPTF)。为了进一步提高其性能,对原始投影变换进行了优化改进,即累加原始函数的值并作旋转变换,从而得到了改进投影累加函数(IPAF),它可直接用于离焦模糊图像中汉字的识别。将傅里叶变换应用到IPAF上,使描述和识别用的特征量大为减少。采用基于IPAF的傅里叶子(前8个傅里叶系数)作为特征量,对离焦模糊的一级汉字进行识别,总识别率达到了97 4%。