一种改进的稀疏迭代最近点算法

• 作者: 周游 张志毅 耿楠
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 点云配准 邻域信息 稀疏迭代最近点算法
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 1877-1883
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5797字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.10.015

摘要

稀疏迭代最近点算法是针对合有噪声点的点云配准提出的,但它却存在对目标点云中的离群点敏感、运行效率低等问题.针对这些问题,基于邻域信息的对应点对寻找方法提出了一种改进的稀疏迭代最近点算法.改进的稀疏迭代最近点算法首先使用改进的基于PCA的点云初始配准调整两片点云的位置,而后使用基于邻域信息的对应点对寻找方法为精配准寻找对应点对,针对对应点对,使用乘法器的交替方向法(ADMM)求得最优的变换矩阵.实验表明,对含离群点的斯坦福兔子、盆栽等点云来说,改进后的算法能够处理目标点云含有离群点的情况,并且算法的配准速度平均提高了30％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿楠	西北农林科技大学信息工程学院	44	393	11.0	18.0
2	张志毅	西北农林科技大学信息工程学院	42	169	7.0	11.0
3	周游	西北农林科技大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0