改进的基于FPFH特征配准点云的方法

• 作者: 刘国柱 马大贺
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 巴氏距离 FPFH 点云特征 点云配准
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 46-50
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3587字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.11.009

摘要

ICP(herative Closest Point)算法是点云配准中最常用的算法,而点云的FPFH (Fast Point Feature Histograms)特征可在点云配准中为其提供初始匹配信息.针对该方法的初始匹配中距离测度等问题,提出一种改进的基于FPFH特征配准点云的方法.点云配准时首先计算2个点云的点的FPFH特征之间的巴氏距离,以k-d树检索巴氏距离最小的对应点,然后利用奇异值分解计算初始转换矩阵,进行ICP算法精细匹配,求得最终变换矩阵.实验结果表明,改进的基于FPFH特征配准点云的方法能为ICP算法提供良好的初始变换矩阵,在同等迭代次数下该方法具有更高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国柱	青岛科技大学信息科学技术学院	48	148	7.0	9.0
2	马大贺	青岛科技大学信息科学技术学院	2	12	1.0	2.0