三維點云拼接研究.pdf

1、點云拼接是逆向工程、文物數(shù)字化、三維視覺信息處理中數(shù)據(jù)處理的重要內(nèi)容，在逆向工程中要求更高的點云配準(zhǔn)精度、文物數(shù)字化要求完整點云信息；以及計算機(jī)視覺中需要更快速的三維重建以便進(jìn)行自動識別等。這些使得準(zhǔn)確和快速的拼接點云顯得非常重要。
　　本文針對點云初始錯位較大問題提出了基于重心距離特征的配準(zhǔn)方法，使用特征采樣進(jìn)行粗配準(zhǔn)，然后利用特征刪除錯誤點對進(jìn)行精配準(zhǔn)。該方法準(zhǔn)確配準(zhǔn)了錯位超過14個點的點云，且收斂速度大幅提高；針對點云拼接精

2、度問題，提出了點對距離約束改進(jìn)的配準(zhǔn)算法。該算法將配準(zhǔn)點的重心作為參考點，利用距離約束刪除錯誤的點對進(jìn)行配準(zhǔn)。該算法與鄰近點算法相比對小于14個點的點云配準(zhǔn)精度提高了30％。對錯位較大的點云配準(zhǔn)提出了特征粗配準(zhǔn)和點對距離約束改進(jìn)算法精配準(zhǔn)相結(jié)合的綜合配準(zhǔn)法，該方法對錯位大于14個點的配準(zhǔn)精度有較大提高，且收斂速度和配準(zhǔn)速度提高了兩倍以上；針對點云融合中存在的分層問題，提出了法向約束融合算法。該算法采用法向計算點云的移動權(quán)值和融合權(quán)值，從

3、而得到兩個融合點集，然后再求取均值融合點。該算法得到了較小融合誤差的單層融合點云，并刪除了大量的冗余數(shù)據(jù)。
　　基于重心距離特征的配準(zhǔn)只有當(dāng)點云重疊率較大時才能使用，有非常快的收斂速度和很好的粗配準(zhǔn)效果。而點對距離約束改進(jìn)的配準(zhǔn)算法對錯位較小的點云有較高的精度和速度，且對重疊率較小的點云也能實現(xiàn)準(zhǔn)確配準(zhǔn)。對錯位較大的點云，綜合改進(jìn)的配準(zhǔn)方法有更好的精度和更快的速度，是一種較好的配準(zhǔn)方法。配準(zhǔn)后的法向融合算法實現(xiàn)了點云融合，有效的解