基于多重特征匹配的点云配准算法

• 作者: 李强 窦明亮 高保禄
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 八叉树 移动最小二乘拟合 曲率 点云配准 四元数
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 588-592
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0575

摘要

针对最近点迭代(iterative closest point,ICP)算法搜索匹配点对规则单一、准确度低的问题,提出一种基于多重特征匹配的点云配准算法.首先采用改进自适应八叉树算法分割点云,通过移动最小二乘法(moving least squares,MLS)对其叶节点进行局部拟合后,计算点的多重特征;然后提出了基于多重特征的点对相似度,选取满足相似度约束的点对作为匹配点对,进而求取旋转矩阵和平移矩阵实现点云配准.实验表明,该算法能在保持点云配准速度较高的基础上,有效提升配准的准确度,且准确度的提升幅度随着点集数量的增大呈升高趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李强	太原理工大学信息与计算机学院	23	66	5.0	7.0
2	高保禄	太原理工大学信息与计算机学院	23	62	5.0	7.0
3	窦明亮	太原理工大学信息与计算机学院	7	16	3.0	3.0