一种基于法向量夹角的点云配准方法

点云配准是逆向工程、机器人导航、计算机视觉等领域中进行三维重建的关键问题.针对4PCS配准算法对点云数据密度变化强烈的情况表现不稳定,以及为了保证效率海量点云数据必须进行下采样而导致对应点对无法得到保证的情况,本文提出了基于法向量和邻近点数目的特征点提取方法对算法进行改进.选取一个半径范围内的点作为邻域,并通过总体最小二乘法拟合局部平面求解法向量,之后利用法向量夹角和邻域大小进行特征点提取,最后在特征点集上进行4PCS算法.因为点集基数大幅度减少并且特征明显,有效提高了4PCS算法的速度和精度.