基于配准残差分布函数点对定权的ICP算法研究

针对传统ICP配准算法无法抵抗常规粗差点对配准精度的影响问题,研究了基于配准残差分布函数点对定权的改进ICP配准算法,推导了基于配准残差分布函数的点对残差权重值计算公式,在此基础上采用幂法解算单位四元数,最终在速度和精度2个方面完成对原始ICP配准算法的优化。采用C~(++)编程语言将改进的ICP点云配准算法程序化,利用Rigel LMS-Z420i三维激光扫描仪对某雕像进行扫描,通过自编程序对含有常规粗差点的点云数据进行配准实验,将基于点对权重的改进ICP算法与标准ICP算法进行比较,结果表明基于点对权重的改进ICP算法能够有效处理配准数据中存在粗差点的情况,是一种比较精确的抗差配准算法,可对现存配准算法进行有效补充。     

ICP算法及其在建筑物扫描点云数据配准中的应用

ICP算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种高水平的数学方法。本文全面地回顾了ICP算法的研究背景,并重点阐述了迭代最近点法ICP的计算过程及其主要的改进算法;通过建筑物三维激光扫描数据的采集,对基于ICP算法的点云数据配准过程进行了详细地分析。实验分析表明三维激光扫描数据配准后的点云数据质量较大程度上依赖于专业技术人员的数据处理经验和专业知识。     

基于间接平差的ICP点云配准算法研究

点云配准精度是决定三维重建模型的质量因素之一,目前,最常用是ICP点云配准算法,经典的ICP算法易局部收敛,影响点云配准精度。本文提出基于间接平差的ICP点云配准算法,设定目标点集中目标点坐标与转入目标点集中的点坐标之间的距离阈值实现点云精确配准。通过与经典ICP算法对比可知,本算法在一定程度上提高了点云配准精度和速度。     

利用特征点采样一致性改进ICP算法点云配准方法

针对传统迭代最近点算法(ICP)对点云初始位置要求高、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于特征点采样一致性算法改进ICP算法的点云配准方法.首先使用体素网格法采样,通过法向量邻域夹角特性提取特征点并建立快速点特征直方图(FPFH)进行特征描述;然后使用采样一致性算法(SAC-IA)粗配准计算出点云的初始坐标变换,进而使点云获得较好的初始位置;最后通过K维树近邻搜索改进ICP算法,完成点云精确配准.实验结果表明,所提出的方法能够提供良好的初始位置,提高传统ICP算法点云的配准精度和收敛速度.     

结构体整体变形量提取算法

以往利用三维激光扫描提取变形量都是基于DEM模型进行变形量的提取。该方法提取的是一维变形量,没有考虑不同方向的变形量。针对此,对基于K-最邻近点搜索的ICP算法进行改进;并基于局部匹配的方法,提取结构体的整体变形量,包括变形的方向和大小。首先,对ICP算法中最邻近点搜索容易出现重复的地方进行了修改,构建了改进的K-最邻近点搜索的ICP算法。其次,利用该算法对采集的两期点云进行全局配准,并将配准后的结构体点云进行归一化处理。最后,利用该算法对结构体点云进行局部匹配,从而可以得到结构体的整体变形量,包括3个旋转向量和3个平移向量。通过实例,验证了该方法在结构体变形提取中的有效性。     

应用改进的ICP算法检测工业封头表面变形

由于工业封头变形使得采集到的两期点云重心不一致,受点云重心变化的干扰,传统ICP算法出现局部收敛的情况,本文提出了一种基于点对间欧氏距离计算点云加权重心的ICP改进算法。该方法通过给不同距离的点对赋予权值,变形区域的点对距离较大,赋予的权值相对小,有效地消除了变形区域的点云对重心位置的影响。实验结果表明,该方法大大提高了ICP算法的精准性,有效消除重心变化的影响,从而可以准确地检测出工业封头变形区域。     

地铁隧道三维激光扫描数据配准方法

针对传统的迭代最近点算法(ICP)用于多测站点云数据配准时计算效率低的问题,该文提出了一种基于特征点的ICP改进算法,该方法利用相邻两测站数据进行配准的实现。首先采用体素化格网方法对两点云数据集进行精简处理,并计算精简处理后每一点的法向量;然后利用kd-tree最近邻查询搜索特征点之间的对应关系;并通过估计出的最优变换矩阵更新至全局变换,以提高配准精度。实验结果表明,改进的ICP算法在地铁隧道点云数据配准中的效率高于其他的配准方法,为隧道变形监测工作的进行提供保证。     

改进ICP算法的激光雷达点云配准

针对传统ICP算法在激光雷达目标点云配准中存在匹配时间长,以及受初值影响导致该算法应用在无人车SLAM技术中容易存在定位精度不高和稳健性较差的问题,本文提出了一种结合KD-tree算法的NDT-ICP算法。首先,通过Voxel Grid滤波对激光雷达获取的点云数据进行预处理,利用平面拟合参数的方法去除地面点云;然后,利用NDT算法进行点云粗匹配,缩短目标点云与待匹配点云距离;最后,通过KD-tree邻近搜索法提高对应点查找速度,并通过优化收敛阈值,完成ICP算法的精匹配。试验结果表明,本文提出的改进算法相比于NDT算法和ICP算法,在点云配准速度和精度上有明显提高,且在地图构建上精度和稳健性更好。     

剔除误同名点的约束改进ICP算法

ICP算法及其改进算法可以自动精确地将多视点云拼接在一起,但ICP算法收敛速度较慢,且容易收敛到局部极值。针对有粗略拼接和无粗略拼接的多视点云两种情况,为了提高ICP算法的收敛速度,该文分别提出了点对坐标约束法和自适应阈值法来剔除错误的同名点对。通过实验数据对提出的算法进行了验证,结果显示新算法提高了收敛速度。     

一种基于 K-D 树优化的 ICP三维点云配准方法

为提高三维点云数据配准精度和速度,提出一种基于K-D树优化的ICP三维点云配准方法,首先采用中心重合法实现点云数据的粗配准,然后利用K-D tree快速搜索最近点对改进传统ICP方法,完成三维点云数据精配准,该方法克服传统ICP算法中由于利用欧式距离来判断最近点所引起的工作量大、耗费时间多的缺陷,提高点云的配准速度。在此基础上利用斯坦福不同密度Bunny点云数据进行实验验证,结果表明在采用中心重合法实现三维点云粗配准的基础上,利用K-D tree优化ICP算法,能够提高点云配准的精度、速度和稳定性。     

基于NDT和ICP融合的点云配准方法

针对传统迭代最近点算法高精度低效率与正态分布变换算法高效率低精度的问题,提出了基于NDT与ICP融合的点云配准方法。首先通过NDT算法选择合适的网格参数将待匹配的点云向目标点云拉近以提高配准效率,完成粗配准,其次使用KD树加速的ICP算法求解变换矩阵以提高配准的计算效率。通过实验表明,本文方法匹配速度相比NDT算法和ICP算法有明显提高,且精度高于NDT算法。     

基于Delaunay三角剖分的ICP算法研究与实现

针对ICP迭代点云配准算法,利用MATLAB中封装的三角剖分函数,迅速搜索迭代过程中的最近点,简化ICP配准算法的实现,并设计一种模拟实验的方法验证算法的有效性。实验表明,利用基于三角剖分的ICP迭代算法可以达到较好的配准精度。     

基于四参数-ICP的点云配准研究

利用三维激光扫描获取目标物点云数据的过程中,为了得到完整的目标物点云,则需要在不同站点对目标物进行扫描,从而需要对不同站点点云数据进行配准,而传统的点云配准都是基于至少三个标靶点的配准,配准效率低且没有考虑区域点云精度不均匀的影响,而基于无标靶的ICP配准算法时间效率比较低。针对此,本文将四参数算法和改进的ICP算法进行结合,在只需要两个标靶的情况下便可快速的完成点云配准,最终通过实例分析验证了该配准方法不仅精度高,且配准效率高。     

法线特征约束的激光点云精确配准

作为点云数据处理的关键步骤,配准结果直接影响到后续数据处理的精度。针对传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法依赖较好初始位置的局限性,提出基于法线特征约束的点云精确配准方法。首先采用局部表面拟合方法进行法线估计,并计算其快速点特征直方图,然后通过采样一致性方法对两组点云进行粗配准,最后通过建立KD-Tree加快对应点的搜索效率,并设定阈值去除错误对应点对,实现精确配准。结果表明,基于法线特征约束的粗配准算法可以为待配准点云提供较好的初始位置,并且改进的ICP算法有效地提高了点云配准的精度和效率。     

基于特征点匹配及提纯的点云配准算法

针对传统的基于ICP点云配准算法配准时间长、收敛慢、需要较好初始配准等限制,本文利用现有的点云特征提取算法和描述算法,提取并匹配点云中的特征点,用RANSAC算法结合坐标转换模型剔除误匹配点对,用匹配点对在两点云中的坐标计算之间的坐标转换参数,从而实现点云的配准。相比ICP类算法,提高了点云配准的效率,同时提高了点云配准的自动化程度。     

一种基于ISS-SHOT特征的点云配准算法

针对点云配准过程中易产生错误对应点、收敛速度慢、配准时间长等问题，提出了一种基于内部形态描述子（ISS）及方向直方图描述子（SHOT）特征的点云配准算法。运用体素格网法下采样后，采用ISS算法提取特征点，并用SHOT对特征点进行描述，利用余弦相似度匹配对应点对，再采用RANSAC算法剔除错误对应点对，使得两片点云获得良好的初始位姿，最后采用点到平面的ICP算法进行精确配准。试验结果表明，与传统ICP算法及基于ISS的SAC-IA+ICP算法相比，本文算法配准精度及配准效率更高，对数据量大、重叠率较低点云具有很好的稳健性。     

基于八叉树与KD树索引的点云配准方法

针对点云配准算法中KD树多维查询效率较低的问题,提出一种基于八叉树和KD树多层索引结构的点云配准方法。首先为模型点云数据建立八叉树全局索引,然后在八叉树叶子结点构建局部数据的KD树索引。对传统的ICP点云配准算法进行改进,通过叶子结点的全局索引值快速定位局部点云数据块,利用局部KD树索引加快最近点的搜索,计算最近点时利用欧氏距离阈值、点对距离差值和法向量阈值剔除部分噪声点。实验表明,改进算法提高了点云配准的效率和精度。     

结合图像信息的快速点云拼接算法

现有三维激光扫描设备通常配有一个同轴相机,它可以对扫描场景进行拍摄。针对带有同轴相机的激光扫描设备,本文提出了一种结合图像信息的快速点云拼接算法。与传统拼接算法同时计算点云间的旋转和平移变换不同,本文对这两种变换分别进行求解。其中,不同扫描点云间的旋转变换是利用视觉几何知识由同轴相机在不同扫描站点下拍摄的图像直接获得,而平移变换是由本文提出的改进ICP算法得到。在改进的ICP算法中,只有平移变换的3个未知量被迭代计算,其输入是去除旋转变换后的点云。试验结果表明利用图像获得的点云旋转变换具有很高的准确性;并且由于本文算法中迭代过程只针对平移变换的3个变量进行计算,因此与需要迭代计算6个变量的传统ICP算法相比,本文算法计算复杂度大幅降低,同时更易收敛于全局最优值且收敛速度有所提高。     

基于激光反射强度的点云自动配准研究

点云数据配准是三维激光扫描技术数据处理的研究热点问题之一,传统的ICP算法需要较好的初值且效率不高。为了实现点云的自动配准,本文针对激光点云反射强度和图像匹配的特点和应用,提出一种基于激光反射强度的点云自动配准方法,从而为实现ICP精确配准确定初值。试验结果表明,基于激光反射强度的点云自动配准方法能够良好地为ICP精确配准提供初值,同时提高了点云配准的准确性和效率。     

利用点云配准的空地影像融合技术

为实现空地影像的高精度融合,本文提出了一种基于密集匹配点云配准的融合方法,并与利用空三加密点云配准的融合效果进行了对比。首先,通过对空地影像进行空三加密和密集匹配,得到相应的三维点云;然后,利用基于3DSC特征的SAC-IA算法,完成空中点云和地面点云的粗配准;最后,通过改进的Point-to-Plane ICP算法进行精配准,进而完成空地影像的融合。试验表明,相比空三加密点云,密集匹配点云能够提供更为稳健的配准结果,且能够达到厘米级的精度。