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基于ASIFT图像特征的大视角点云配准方法
被引量:
2
1
作者
沈泽皖
李凯
《实验力学》
CSCD
北大核心
2017年第6期760-770,共11页
点云配准是物体三维轮廓获取的重要环节。基于图像特征的点云配准方法能较快地实现这一目标。然而,这种方法对于大视角点云的配准并不理想。针对这一问题,本文提出一种基于ASIFT图像特征的大视角点云配准方法。首先,用ASIFT算法提取大...
点云配准是物体三维轮廓获取的重要环节。基于图像特征的点云配准方法能较快地实现这一目标。然而,这种方法对于大视角点云的配准并不理想。针对这一问题,本文提出一种基于ASIFT图像特征的大视角点云配准方法。首先,用ASIFT算法提取大视角图像间的二维匹配点对;而后,利用图像像素和点云间的对应关系得到大视角点云间的三维匹配点对;最后,提出一种改进的RANSAC算法实现点云配准。实验结果表明,该方法可成功实现大视角点云配准。
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关键词
点云配准
图像
特征
仿射
尺度
不变
特征
变换
(
asift
)
算法
改进的随机抽样一致(RANSAC)
算法
原文传递
题名
基于ASIFT图像特征的大视角点云配准方法
被引量:
2
1
作者
沈泽皖
李凯
机构
上海大学理学院
上海市力学在能源工程中的应用重点实验室
出处
《实验力学》
CSCD
北大核心
2017年第6期760-770,共11页
基金
国家自然科学基金(11332005)
上海市自然科学基金(17ZR1410700)
文摘
点云配准是物体三维轮廓获取的重要环节。基于图像特征的点云配准方法能较快地实现这一目标。然而,这种方法对于大视角点云的配准并不理想。针对这一问题,本文提出一种基于ASIFT图像特征的大视角点云配准方法。首先,用ASIFT算法提取大视角图像间的二维匹配点对;而后,利用图像像素和点云间的对应关系得到大视角点云间的三维匹配点对;最后,提出一种改进的RANSAC算法实现点云配准。实验结果表明,该方法可成功实现大视角点云配准。
关键词
点云配准
图像
特征
仿射
尺度
不变
特征
变换
(
asift
)
算法
改进的随机抽样一致(RANSAC)
算法
Keywords
point cloud registration
image features
affine scale invariant feature transform (
asift
)algorithm
improved random sample consensus (RANSAC) algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ASIFT图像特征的大视角点云配准方法
沈泽皖
李凯
《实验力学》
CSCD
北大核心
2017
2
原文传递
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参考文献
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