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。     

提高三维激光扫描点云数据配准精度研究

点云数据配准是三维激光扫描数据处理中的关键步骤之一,本文结合工程实例,运用不同方法进行点云初始配准,初始配准结果作为ICP算法的初始位姿进行精配准,实验证明,初始位姿对点云的配准精度、速度有一定影响。在工程实践中,提高初始配准精度,是解决ICP算法易陷入局部最优解问题及ICP算法精确配准效率低下问题的有效途径之一。     

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。     

基于共面条件的点云配准旋转角参数求解方法

针对目前LiDAR获取的点云数据配准中ICP算法迭代计算效率较低和使用标靶配准时精扫标靶费时费力等问题,提出利用扫描地物所包含的平面特征及点云数据的离散特性,通过拟合平面得到平面的单位法向量进行旋转角的求解.由于点云数据中含有误差,使用拟合平面的法向量不仅避免了对标靶的精细扫描,而且也消弱了点云误差对转换参数的影响.最后通过实例验证了本文方法的可行性与严密性.     

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。     

顾及城区机载LiDAR数据特征的配准算法

条带配准是点云数据处理的一个重要环节.文章介绍了经典ICP配准算法的基本原理;考虑到城区机载LiDAR数据中地物的组成、空间分布等特征,提出了一种ICP算法中对应点集的选择策略,并建立了城区机载LiDAR数据的自动配准流程.利用河南安阳试验场的真实点云数据进行配准实验,结果表明在不需要人工干预的情况下,可以很好地将条带数据拼接在一起,建立无缝点云数据.     

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。     

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。     

多测站激光点云数据的配准方法

三维激光扫描技术及其获取的点云数据处理技术是当前测绘领域研究的热点.多测站配准是处理点云数据的关键步骤之一,配准的方法将卣接影响到后续的数据处理及三维建模的精度.采用基于特征同名点的粗略配准和基于ICP算法的精确配准方法,结合某建筑物实例研究,获得较为精确的配准后点云数据,证明了此方法的有效性和可行性.     

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。     

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.     

工业构件密集点云数据与CAD模型的配准

针对工业构件人工检测安装效率低的问题,该文提出基于三维激光扫描的点云数据与CAD模型的配准方法。该方法是预先在两模型中找出公共点进行粗配准,把粗配准后的两模型用迭代最近点(ICP)算法进行精确配准,并通过提取公共特征点进行匹配的精度检测。实验表明,通过该方法实现了点云与CAD模型的配准,有效地提高了工业逆安装效率。     

利用邻域特征点相关性的点云配准算法

针对经典ICP进行点云配准容易陷入局部最优且处理时间长、精度低的问题,本文提出一种利用邻域提取特征点进行配准的优化算法。首先,通过邻域特征计算法向量和曲率特征从待匹配数据中选取特征点,通过特征点匹配得到配准平移和旋转参数,并利用配准参数对待匹配数据进行初始配准,然后,通过ICP算法对数据进行精细配准。试验证明,在利用特征点进行初始配准的基础上,解决了经典ICP算法容易陷入局部最优的问题,且具有良好的配准精度和运行效率。     

基于特征点提取和匹配的点云配准算法

针对ICP算法配准需要两点云有较好的初始位置否则无法获取准确匹配结果的问题,提出一种新的粗配准算法。调整两片部分重叠点云的初始位置;在求取一点处法向量的基础上,利用点云曲率信息,提取特征点,获取两点云每一特征点处的属性向量;通过相似度函数评价,寻找匹配特征点对进行粗配准。试验表明,该基于特征点提取和匹配的方法可为ICP算法提供良好的点云初始位置,并提高配准精度和可靠性。     

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。     

融合反射强度图像的地铁隧道点云自动配准

针对地铁隧道点云数据特征点少、在大视角点云数据间配准拼接时出现精度差、效率低等问题,本文以提高配准效率及精度作为出发点,以目前主流的ICP算法为基础,首先将激光点云按中心投影方式生成反射强度图像并以此作为配准源,采用规则格网分割提取匹配,建立均匀分布的同名点;然后利用反射强度图像上的同名点与点云之间的一一对应关系,完成视角点云间的初配准;最后在初次配准的基础上,采用KD树改进算法进行点云数据的精细配准。试验结果表明,本文在实现点云数据自动配准的同时,提高了地铁隧道点云数据的配准效率及精度。     

一种改进的点云数据配准方法

针对利用最近点迭代（ICP）算法进行点云数据配准时费时较多的问题,提出结合Butterworth高通滤波器和Sobel边缘检测算子首先对点云数据进行预处理,然后再用ICP算法进行点云配准,有效解决这一问题,加快配准速度,并在Matlab中编程实现该方法,具体实验结果证明该方法的有效性。     

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。     

基于欧氏距离测度的激光点云配准

针对激光扫描测量系统得到的多视角点云数据,提出用离散对应特征和迭代最近点(ICP)算法相结合的方法,对点云模型多视配准技术进行了研究。首先给出单位四元数和旋转矩阵的关系以及线性最小二乘法原理;然后利用基于离散对应特征的方法求出刚体变换的一个初值,并用迭代最近点(ICP)算法精确估计刚体变换参数;最后用工件36副真实点云模型的配准结果证明此方法的有效性。     

深度图像自动配准点云的方法研究

点云配准是三维激光扫描数据处理过程中不可或缺的一个环节,利用标靶进行配准是经典的手段之一,此类方案在单独扫描标靶的基础上进行半自动化配准。本文给出一种配准策略,利用中心投影原理将单站扫描的点云转换为深度影像,借助数字图像处理技术完成标靶的自动提取,拟合获得标靶中心点的坐标,并借用摄影测量学的知识实现点云的自动化配准。实验证明了本文方法的有效性。