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基于特征点匹配及提纯的点云配准算法
引用本文:黄高锋,陈义,符宏伟. 基于特征点匹配及提纯的点云配准算法[J]. 测绘与空间地理信息, 2019, 42(2): 199-202
作者姓名:黄高锋  陈义  符宏伟
作者单位:同济大学 测绘与地理信息学院,上海,200092;同济大学 测绘与地理信息学院,上海200092;国家测绘地理信息局现代工程测量重点实验室,上海200092
摘    要: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。

关 键 词:特征点  RANSAC  特征匹配  点云配准

Point Cloud Registration Algorithm Based on Keypoints Matching and Purification
HUANG Gaofeng,CHEN Yi,FU Hongwei. Point Cloud Registration Algorithm Based on Keypoints Matching and Purification[J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2019, 42(2): 199-202
Authors:HUANG Gaofeng  CHEN Yi  FU Hongwei
Affiliation:(College of Surveying and Geo-informatics,Tongji University,Shanghai 200092,China;Key Laboratory of Modern Engineering Surveying of National Administration of Surveying,Mapping and Geoinformation,Shanghai 200092,China)
Abstract:HUANG Gaofeng;CHEN Yi;FU Hongwei(College of Surveying and Geo-informatics,Tongji University,Shanghai 200092,China;Key Laboratory of Modern Engineering Surveying of National Administration of Surveying,Mapping and Geoinformation,Shanghai 200092,China)
Keywords:keypoints  random sample consensus  feature matching  point cloud registration
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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