三維點(diǎn)云模型的自動(dòng)配準(zhǔn)算法研究.pdf

1、隨著三維激光掃描技術(shù)的快速發(fā)展，使得大規(guī)模高精度三維點(diǎn)云模型的獲取成為可能，點(diǎn)云模型由于其易于存儲(chǔ)、能對復(fù)雜曲面及三維場景進(jìn)行繪制，且不含有復(fù)雜的拓?fù)溥B接信息等優(yōu)點(diǎn)，成為三維模型處理中的主流數(shù)據(jù)形式。為了獲得物體的完整點(diǎn)云模型，需要對從不同視角掃描得到的非同一坐標(biāo)系的點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)，配準(zhǔn)結(jié)果直接影響模型重建的準(zhǔn)確性和效率。針對三維點(diǎn)云模型自動(dòng)配準(zhǔn)算法中的精度和效率問題，本文從初始配準(zhǔn)和精確配準(zhǔn)兩個(gè)步驟展開分析和研究，提出了不同的改進(jìn)策略。

2、本文研究工作主要包括:
　　(1)為了提高點(diǎn)云配準(zhǔn)效率，提出一種基于區(qū)域特征度的RANSAC改進(jìn)算法進(jìn)行初始配準(zhǔn)。首先，基于采樣點(diǎn)的Delaunay鄰域，定義點(diǎn)的區(qū)域特征度，根據(jù)區(qū)域特征度值提取點(diǎn)云中的特征點(diǎn);然后，根據(jù)初始對應(yīng)點(diǎn)的搜索算法和基于零均值歸一化互相關(guān)系數(shù)的點(diǎn)對篩選算法從特征點(diǎn)集中篩選出最優(yōu)匹配點(diǎn)集;最后，定義點(diǎn)云的一致性程度衡量標(biāo)準(zhǔn)，采用改進(jìn)的RANSAC配準(zhǔn)算法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的初始配準(zhǔn)。
　　(2)為了提高點(diǎn)云配準(zhǔn)

3、精度，提出一種基于區(qū)域擴(kuò)張的ICP改進(jìn)算法進(jìn)行精確配準(zhǔn)。首先，根據(jù)特征點(diǎn)間的區(qū)域曲率相似性約束和距離約束，篩選出待配準(zhǔn)點(diǎn)云中滿足一一對應(yīng)關(guān)系的特征點(diǎn)集;其次，利用基于區(qū)域擴(kuò)張的搜索算法，進(jìn)一步搜索匹配點(diǎn)對，剔除冗余特征點(diǎn)對;然后，以初始配準(zhǔn)算法的結(jié)果作為ICP算法的初始條件，采用四元數(shù)算法求解匹配點(diǎn)間的剛體變換參數(shù)，多次迭代，計(jì)算出最優(yōu)的剛體變換參數(shù)，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的精確對齊。
　　(3)對本文提出的算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提