散乱点云数据精配准的粒子群优化算法

• 作者: 丁雨淋 周东波 朱庆 韩贤权
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 散乱点云 法向量叉积 粒子群优化算法 配准
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1214-1220
• 分类号: P237.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20130809

摘要

作为点云数据处理的关键步骤,点云数据配准的结果直接影响后续数据处理的精度.基于人工标靶和ICP思想的传统配准方法存在受环境影响、初始条件限制以及特征点提取困难等问题.针对传统地面激光扫描点云数据的高精度配准方法主要依赖人工标靶和特征点选取等局限,提出了一种改进的粒子群优化算法,以法向量叉积代数和最小作为适应度函数,对相邻点云重叠区域内的所有数据进行高效的全局搜索,在选取最佳配准点的基础上实现了散乱点云的精确配准.通过对多站扫描的高陡边坡岩体点云数据进行整体配准,并与ICP等经典算法进行对比实验,结果验证了本方法的可行性、有效性和稳定性,可以有效解决配准过程中标靶或同名特征点不易寻找的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱庆	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	102	2681	29.0	49.0
5	周东波	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	9	46	4.0	6.0
6	韩贤权	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	9	91	5.0	9.0
10	丁雨淋	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	6	95	4.0	6.0