三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)技術(shù)的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和三維測(cè)量技術(shù)的發(fā)展，真實(shí)物體的三維重建技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用日趨廣泛。在利用三維測(cè)量設(shè)備對(duì)物體進(jìn)行測(cè)量時(shí)，由于被測(cè)物自身和環(huán)境的遮擋以及測(cè)量范圍的限制，需要對(duì)物體表面進(jìn)行多次測(cè)量以獲取完整的表面數(shù)據(jù)。其中，三維點(diǎn)云配準(zhǔn)，成為解決被測(cè)物三維測(cè)量數(shù)據(jù)拼合和完整重建的重要步驟。
　　目前使用最廣泛點(diǎn)云配準(zhǔn)方法是最近點(diǎn)迭代（Iterative Closet Point，ICP）算法，算法的核心思想是采用不斷迭代的方式以逼近最佳

2、結(jié)果。由于ICP算法實(shí)現(xiàn)依賴源點(diǎn)集和最近點(diǎn)集的搜索匹配，通常要求待匹配點(diǎn)云具有良好的初始位置，否則很難取得良好的配準(zhǔn)效果。選擇合適的粗配準(zhǔn)算法，實(shí)現(xiàn)待配準(zhǔn)點(diǎn)云的大致重合為點(diǎn)云精配準(zhǔn)提供良好的位置輸入，成為決定點(diǎn)云配準(zhǔn)質(zhì)量的關(guān)鍵?；谖矬w形貌特征的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法是粗配準(zhǔn)過程常采用的算法。但現(xiàn)有的算法對(duì)點(diǎn)云初始位置、重疊率等有一定的要求，因此還需對(duì)特征點(diǎn)描述的構(gòu)建和特征點(diǎn)匹配進(jìn)行進(jìn)一步研究，以形成一種更為通用的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法。
　　為此，

3、本文在對(duì)現(xiàn)有基于物體自身形貌特征的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法進(jìn)行了深入的分析研究的基礎(chǔ)上，提出了一種基于物體旋轉(zhuǎn)投影統(tǒng)計(jì)特征的點(diǎn)云自動(dòng)配準(zhǔn)方法，該方法的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下：
　　(1)通過提取物體表面的旋轉(zhuǎn)不變特征實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云視差相差較大具有部分重疊點(diǎn)云數(shù)據(jù)的自動(dòng)準(zhǔn)確配準(zhǔn)，適用范圍廣；
　　(2)通過引入RANSAC算法去除錯(cuò)誤的匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)，有效提高了點(diǎn)云配準(zhǔn)的穩(wěn)定性；
　　(3)針對(duì)粗配準(zhǔn)過程中可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤變換關(guān)系，提出了剛性變換一致性