基于SIFT算法及阈值筛选的点云配准技术研究

• 作者: 吴良成 张健 张永举 郭玲 顾旭波
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 关键点 SIFT算子 点云配准 相似三角形
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 247-250
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.12.064

摘要

随着三维测量技术应用领域的逐渐拓宽,点云数据处理技术的需求日益迫切,而多视点点云配准,是其中的基础技术环节;在此针对传统ICP算法鲁棒性差、对迭代初值敏感、计算效率低等缺点,提出一种SIFT算法与阈值筛选相结合的点云配准算法;在参考点云和待配准点云中,通过计算SIFT关键点及各点主曲率,获得初始匹配点集;然后根据相似三角形阈值和法向量夹角阈值,进一步优化点对间的旋转平移关系;实验结果证明,相对于传统算法,改进算法能够以更短的时间来获得准确的配准效果,并且其自动化程度高以及能有效提高点云配准的效率和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭玲	南京理工大学自动化学院	24	147	6.0	11.0
2	顾旭波		14	29	4.0	4.0
3	张永举		12	16	3.0	3.0
4	张健		9	15	2.0	3.0
5	吴良成	南京理工大学自动化学院	2	6	1.0	2.0