基于粒子群优化算法的散乱点云数据配准

• 作者: 李俊芬 段德全 申培萍
• 来源期刊: 广西师范大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 散乱点云 曲率 配准
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 226-229
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3020字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2008.03.056

摘要

针对目前散乱点云数据配准算法在精度、速度和优化等方面存在的问题,提出一种基于粒子群优化算法的点云数据配准算法.该算法首先根据数据点之间曲率的相似度函数,采用粒子群优化算法在两组点云数据中搜索可以匹配的点对集合,然后用最近点迭代算法进行二次配准,实现了两组散乱点云数据的精确配准.对比实验表明,该算法配准速度快,效果好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李俊芬	河南师范大学数学与信息科学学院	8	24	2.0	4.0
2	申培萍	河南师范大学数学与信息科学学院	67	231	8.0	10.0
3	段德全	河南师范大学计算机与信息技术学院	15	46	4.0	6.0