原文服务方: 杭州电子科技大学学报(自然科学版)       
摘要:
大型场景或者大尺寸物体的三维重建无法由单台设备完成,而由多台设备采集得到的点云位置偏移较大,一般的点云配准方法无法达到三维重建所需的精度。该文提出了一种基于Kinect标定的点云配准方法。首先通过棋盘格标定算法对两台Kinect进行标定,然后利用标定得到的相机内外参数计算不同视角下点云数据间的运动参数,接着根据得到的运动参数,对原始采集的点云数据进行初始配准。在此基础上,采用改进的迭代最近点算法,对初始配准后的点云数据进行精确配准。实验结果表明,与直接采用改进的ICP算法相比,该方法配准结果无明显的错位现象,且计算速度提高了15%左右。
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Kinect相机
三维点云
初始配准
最近点迭代算法
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 双Kinect联合扫描点云配准方法
来源期刊 杭州电子科技大学学报(自然科学版) 学科
关键词 Kinect标定 棋盘格标定 点云配准 迭代最近点算法
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 技术论文
研究方向 页码范围 61-65
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张桦 杭州电子科技大学计算机应用技术研究所 22 87 5.0 7.0
2 吴以凡 杭州电子科技大学计算机应用技术研究所 6 31 4.0 5.0
3 鲁栋栋 杭州电子科技大学计算机应用技术研究所 1 5 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (18)
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
Kinect标定
棋盘格标定
点云配准
迭代最近点算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
杭州电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-9146
33-1339/TN
chi
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