三維點云模型的自動配準算法研究.pdf

1、隨著三維激光掃描技術(shù)的快速發(fā)展，使得大規(guī)模高精度三維點云模型的獲取成為可能，點云模型由于其易于存儲、能對復雜曲面及三維場景進行繪制，且不含有復雜的拓撲連接信息等優(yōu)點，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云模型，需要對從不同視角掃描得到的非同一坐標系的點云進行配準，配準結(jié)果直接影響模型重建的準確性和效率。針對三維點云模型自動配準算法中的精度和效率問題，本文從初始配準和精確配準兩個步驟展開分析和研究，提出了不同的改進策略。

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

3、精度，提出一種基于區(qū)域擴張的ICP改進算法進行精確配準。首先，根據(jù)特征點間的區(qū)域曲率相似性約束和距離約束，篩選出待配準點云中滿足一一對應(yīng)關(guān)系的特征點集;其次，利用基于區(qū)域擴張的搜索算法，進一步搜索匹配點對，剔除冗余特征點對;然后，以初始配準算法的結(jié)果作為ICP算法的初始條件，采用四元數(shù)算法求解匹配點間的剛體變換參數(shù)，多次迭代，計算出最優(yōu)的剛體變換參數(shù)，實現(xiàn)點云的精確對齊。
　　(3)對本文提出的算法進行了實現(xiàn)，實驗結(jié)果表明，本文提