无附加信息的地面激光点云自动拼接方法 被引量：18

1

作者 陈茂霖 卢维欣 +2 位作者 万幼川 田思忆 杨威 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期212-220,共9页

提出了一种基于几何信息的点云自动拼接方法,该方法可以在没有强度、影像等附加信息的情况下实现点云测站间的自动拼接。通过特征距离直方图提取待拼接站的特征点,然后在参考站的特征空间中进行K临近查找得到特征点的初始匹配集合。提... 提出了一种基于几何信息的点云自动拼接方法,该方法可以在没有强度、影像等附加信息的情况下实现点云测站间的自动拼接。通过特征距离直方图提取待拼接站的特征点,然后在参考站的特征空间中进行K临近查找得到特征点的初始匹配集合。提出相对高度和法向量的相似性度量,结合均方根距离剔除误匹配,计算得到初始转换参数,使用香农熵筛选复杂性较低的点参与迭代最临近点(ICP)精拼接。真实点云数据的实验证明,该方法可以剔除初始匹配集合中的误匹配,得到较好的初始转换参数,并提高ICP算法的效率和精度。 展开更多

关键词 遥感 点云拼接 同名点筛选 特征距离直方图 迭代最临近点

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基于特征点匹配的三维点云配准算法 被引量：17

2

作者 王珊 王春阳 《国外电子测量技术》 2020年第12期23-28,共6页

三维点云配准在逆向工程、机器人导航、物体形状检测和三维重建等领域有着十分广泛的应用。针对预先没有任何信息的三维点云数据配准问题,提出了一种基于特征点匹配的三维点云配准算法,根据点云区域法向量的分布特征提取特征点集,接着... 三维点云配准在逆向工程、机器人导航、物体形状检测和三维重建等领域有着十分广泛的应用。针对预先没有任何信息的三维点云数据配准问题,提出了一种基于特征点匹配的三维点云配准算法,根据点云区域法向量的分布特征提取特征点集,接着对特征点集采用快速点特征直方图(FPFH)进行描述,然后对FPFH特征使用双向最近邻距离比匹配方法实现初始配准。最后采用自适应收敛阈值的迭代最近点算法,对理想成像的特点进行分析,预先设置配准收敛阈值,能够有效地减少迭代次数,以此来实现更加快速、准确的点云精确配准。实验仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 特征匹配 点特征直方图 自适应收敛阈值 迭代最近点 点云配准

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基于激光点云的智能挖掘机目标识别 被引量：16

3

作者 朱建新 沈东羽 吴钪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期297-302,共6页

传统智能工程机械的环境目标识别方法为单目或双目视觉识别,识别速度慢、效率低且工况适应能力差。为进一步提升挖掘机的环境目标识别能力,提出一种基于点云聚类特征直方图的目标识别方法。对原始点云进行滤波预处理,通过聚类分离取得... 传统智能工程机械的环境目标识别方法为单目或双目视觉识别,识别速度慢、效率低且工况适应能力差。为进一步提升挖掘机的环境目标识别能力,提出一种基于点云聚类特征直方图的目标识别方法。对原始点云进行滤波预处理,通过聚类分离取得单个识别聚类,建立待识别聚类的点云特征直方图,在模型库中采用近邻搜索算法获得k个近邻,并根据其匹配度得到最终识别结果。实验结果表明,该方法针对挖掘机作业工况目标识别有较强的稳健性,能在复杂工况下识别出多个目标且识别率高。 展开更多

关键词 智能挖掘机 激光扫描 点云数据 特征直方图 目标识别

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结合点特征直方图的点云分类方法 被引量：12

4

作者 张爱武 李文宁 +3 位作者 段乙好 孟宪刚 王书民 李含伦 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期795-801,共7页

针对经典的法向量和邻域高差算子包含的信息量较少,点云分类结果不理想的问题,提出一种基于点特征直方图的点云分类方法.该方法用四参数量化中心点与其邻域点之间的空间关系形成一个用于描述中心点邻域几何属性的多维直方图,并将其作为... 针对经典的法向量和邻域高差算子包含的信息量较少,点云分类结果不理想的问题,提出一种基于点特征直方图的点云分类方法.该方法用四参数量化中心点与其邻域点之间的空间关系形成一个用于描述中心点邻域几何属性的多维直方图,并将其作为点云分类的特征;用随机森林法将激光点云分为植被、地面以及建筑物3类,点特征直方图、法向量、邻域高差三者均为几何描述算子,用点特征直方图构建了一个高维信息空间的点的几何特征表达,鲁棒性强.通过与基于法向量和邻域高差的点云分类进行对比实验,验证了点特征直方图在点云分类中保边性强、稳定性好. 展开更多

关键词 点特征直方图 法向量 点云分类 几何特征

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基于高斯过程回归与马尔科夫随机场的三维深度图像重构算法 被引量：12

5

作者 吴倩倩 蔡艳 《应用激光》 CSCD 北大核心 2017年第6期881-887,共7页

由于激光雷达点云数据有无序性、稀疏性和信息量有限的问题,提出了一种能够将点云数据与对应图像进行三维图像重建的算法,该方法首先将点云数据体素化,利用点特征直方图有效地选择深度点进行标记并消除体素中的异常点;针对传统插值方法... 由于激光雷达点云数据有无序性、稀疏性和信息量有限的问题,提出了一种能够将点云数据与对应图像进行三维图像重建的算法,该方法首先将点云数据体素化,利用点特征直方图有效地选择深度点进行标记并消除体素中的异常点;针对传统插值方法估计精度低的缺陷,利用高斯过程回归方法强大的非线性拟合能力和小样本学习能力,提高了内插点估计精度,获得稠密点云;最后利用马尔科夫随机场对图像灰度数据和三维插值点进行融合来构建三维深度图。定性定量仿真实验结果表明,提出的算法大大提升了三维重建的鲁棒性与重构精度,可用于复杂路况中的无人驾驶应用。 展开更多

关键词 三维重建 激光雷达 高斯过程回归 点特征直方图 马尔科夫随机场

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基于改进特征点匹配的三维点云数据配准算法应用探究

6

作者 吴辰 欧宇钧 朱沫 《科学与信息化》 2024年第2期79-81,共3页

三维点云配准算法作为计算机辅助制造工程的重要构成,在三维重建、目标物形状检测等领域有着重要的应用。为了实现目标物体的完整测量,一方面需要从点云数据中获取精确的特征点集,另一方面需要压制噪声信息。基于特征点匹配的三维点云... 三维点云配准算法作为计算机辅助制造工程的重要构成,在三维重建、目标物形状检测等领域有着重要的应用。为了实现目标物体的完整测量,一方面需要从点云数据中获取精确的特征点集,另一方面需要压制噪声信息。基于特征点匹配的三维点云配准算法简化了特征提取的复杂度,提升了配准的精度和速度,能够实现目标物体的高效配准。本文就基于改进特征点匹配的三维点云数据配准算法应用展开探究。 展开更多

关键词 点云配准 特征点匹配 点特征直方图 特征描述

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基于三维卷积神经网络的点云图像船舶分类方法 被引量：7

7

作者 任永梅 杨杰 +1 位作者 郭志强 陈奕蕾 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第16期222-230,共9页

为了进一步提高点云图像船舶分类方法的分类准确率,提出了一种基于三维卷积神经网络(3DCNN)的点云图像船舶分类方法。首先采用密度网格方法将点云图像转为体素网格图像,将体素网格图像作为3DCNN的输入对象;接着通过设计的6层3D CNN提取... 为了进一步提高点云图像船舶分类方法的分类准确率,提出了一种基于三维卷积神经网络(3DCNN)的点云图像船舶分类方法。首先采用密度网格方法将点云图像转为体素网格图像,将体素网格图像作为3DCNN的输入对象;接着通过设计的6层3D CNN提取体素网格图像的高水平特征,捕捉结构信息;最后在输出层利用Softmax函数进行分类,得到最终的分类结果。实验结果表明,在自建的点云图像船舶数据集上,所提方法的分类准确率达到了96.14%,比3DShapeNets方法和VoxNet方法分别提高了5.97%和2.46%。在悉尼城市目标数据集上,与现有一些方法相比,所提方法的分类准确率较高。这些结果均证明所提方法具有良好的分类性能。 展开更多

关键词 图像处理 船舶分类 三维卷积神经网络 体素网格 点云 点特征直方图

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基于改进3D-NDT机器人自定位算法

8

作者 许振权 徐红伟 《现代电子技术》 北大核心 2024年第1期177-180,共4页

针对机器人在自定位过程中,传统3D-NDT点云配准在未给定初始旋转矩阵的情况下,存在配准效果不佳、误差大、配准时间长的缺陷,提出一种相对高效的改进3D-NDT点云配准算法。首先,对输入点云进行ISS特征点提取,并计算这些特征点的特征直方... 针对机器人在自定位过程中,传统3D-NDT点云配准在未给定初始旋转矩阵的情况下,存在配准效果不佳、误差大、配准时间长的缺陷,提出一种相对高效的改进3D-NDT点云配准算法。首先,对输入点云进行ISS特征点提取,并计算这些特征点的特征直方图(FPFH);然后,根据直接对应估计对特征点进行匹配,使用RANSAC去除错误对应关系,得到初始旋转矩阵;最后,将得到的初始旋转矩阵代入3D-NDT算法进行匹配,得到最终的匹配结果。采用室内外场景点云进行测试,实验结果表明,改进后的3D-NDT算法能输出较好的匹配结果,并且精度有所提高,但该算法的复杂度有待进一步优化。 展开更多

关键词 点云配准 ISS特征点 机器人 自定位 特征直方图 场景点云

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一种快速点特征直方图及重叠区计算的点云配准方法

9

作者 赵文峰 《测绘工程》 2024年第4期68-75,共8页

地面三维激光点云配准是点云分析、三维重建以及其他工程应用的基础和关键技术。针对现有配准算法精度和效率上的不足,提出了一种基于快速点特征直方图及相邻两站间重叠区计算的配准方法。粗配准阶段,在经典的点特征直方图采样一致性(SA... 地面三维激光点云配准是点云分析、三维重建以及其他工程应用的基础和关键技术。针对现有配准算法精度和效率上的不足,提出了一种基于快速点特征直方图及相邻两站间重叠区计算的配准方法。粗配准阶段,在经典的点特征直方图采样一致性(SAC-IA)算法基础上,通过加入同名点点对距离约束、几何形状约束,以及快速点特征直方图误差评定的改进,以此提高粗配准精度;精配准阶段,提出一种基于相邻站间大致重叠区域快速估算的最近点迭代(ICP)方法,该方法迭代收敛快、配准精度高。实验结果分析表明,该方法提高了配准精度和配准效率。 展开更多

关键词 点云粗配准 点特征直方图 点云重叠区域 点云精配准 采样一致性

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基于Gradient Boosting的车载LiDAR点云分类 被引量：5

10

作者 赵刚 杨必胜 《地理信息世界》 2016年第3期47-52,共6页

车载LiDAR点云中包含地面、建筑物、行道树、路灯等丰富地物类别,自动对这些不同类别点云进行分类,对点云中目标的识别、提取及重建都具有重要意义。本文提出了一种基于Gradient Boosting的自动分类方法。该方法首先对车载激光点云进行... 车载LiDAR点云中包含地面、建筑物、行道树、路灯等丰富地物类别,自动对这些不同类别点云进行分类,对点云中目标的识别、提取及重建都具有重要意义。本文提出了一种基于Gradient Boosting的自动分类方法。该方法首先对车载激光点云进行数据预处理,然后计算点云的协方差矩阵、密度比、高程相关特征、局部平面特征、投影特征等,再计算点云特征直方图与垂直分布直方图,采用K-means方法对这两者分别进行聚类,并将其聚类类别值也作为特征,从而构建出20维的点云特征向量,应用Gradient Boosting分类方法进行自动分类。为了验证本文方法的有效性,从某城镇场景的车载激光点云数据中选取部分代表区域共144W点作为训练数据集,然后选取另一较大区域的点云共312W点作为测试数据集。使用训练好的分类器对测试数据集进行分类,分类结果总体准确率达到了93.38%,耗时631s,说明此分类方法具有较高的分类准确率,同时也具备较高的效率。 展开更多

关键词 点云分类 特征向量 特征直方图 聚类 GRADIENT BOOSTING

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基于全局与局部形状特征融合的形状识别算法 被引量：4

11

作者 王生生 郭湑 +2 位作者 张家晨 王光耀 赵欣 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1627-1632,共6页

经典的全局形状识别算法虽然高效,但在处理形变方面存在不足。局部形状识别算法拥有良好的检索率,但在辨别力方面的效果却有待提高。为解决上述问题,本文提出一种基于特征点分类的融合框架,该框架不仅融合了全局与局部算法的优势,还弥... 经典的全局形状识别算法虽然高效,但在处理形变方面存在不足。局部形状识别算法拥有良好的检索率,但在辨别力方面的效果却有待提高。为解决上述问题,本文提出一种基于特征点分类的融合框架,该框架不仅融合了全局与局部算法的优势,还弥补了二者的不足。一些经典的形状识别算法采用提取特征点的方式来构建形状特征直方图,本文在此基础上,将提取到的特征点进一步分类,针对不同类别的特征点集合采用不同的形状识别算法进行描述,并将匹配结果进行融合,充分发挥了全局与局部算法的优势。实验结果表明,本文提出的框架能够有效结合不同算法实现形状的识别并获得更好的效果。 展开更多

关键词 计算机应用 形状识别 特征点 形状特征直方图 特征融合

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基于随机可逆矩阵的3D点云模型加密 被引量：3

12

作者 吴肇星 金鑫 +2 位作者 宋承根 张春伟 李晓东 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期2455-2459,共5页

针对3D模型中存在的隐私保护问题,提出一种基于混沌映射的3D点云模型加密方案。利用混沌映射生戍一个3×3随机可逆矩阵和一个3×1平移向量,利用以上的随机可逆矩阵和平移向量可以将点云中的每一个点变换到一个齐次坐标。用以上... 针对3D模型中存在的隐私保护问题,提出一种基于混沌映射的3D点云模型加密方案。利用混沌映射生戍一个3×3随机可逆矩阵和一个3×1平移向量,利用以上的随机可逆矩阵和平移向量可以将点云中的每一个点变换到一个齐次坐标。用以上加密方案对不同的3D点云模型进行大量测试的结果显示,每个点云模型都能正确地加解密。通过运用祝点特征直方图对加密的结果进行评估,结果表明:该方案能够生成难以辨认的密文3D点云。 展开更多

关键词 3D点云 加密 混沌映射 点特征直方图 视点特征直方图

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使用霍夫变换的3维点云拼合算法 被引量：3

13

作者 吴霄 陈聪梅 王加俊 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期478-489,共12页

目的直接基于点云数据本身的拼合算法对点云模型的位置和重叠度有着较高的要求。为了克服这种缺陷,提出一种针对散乱点云的分步拼合算法。方法不同于大多数已有的基于曲率信息的拼合算法,本文算法包含了一个序贯式的匹配点对筛选过程和... 目的直接基于点云数据本身的拼合算法对点云模型的位置和重叠度有着较高的要求。为了克服这种缺陷,提出一种针对散乱点云的分步拼合算法。方法不同于大多数已有的基于曲率信息的拼合算法,本文算法包含了一个序贯式的匹配点对筛选过程和一个基于霍夫变换的坐标变换参数估计过程。在筛选过程中,首先利用曲率相似度确定点云数据之间的初始匹配关系,然后利用刚体不变量特征邻域标识相似度以及持续特征直方图相似度对初始匹配点对进行连续两次筛选以便得到更为精确的匹配点对集。在参数估计阶段,通过对匹配点对的旋转矩阵和平移矢量的参数化处理,利用霍夫变换消除错误匹配点对对坐标变换参数估计的影响,从而得到更加准确的坐标变换参数,实现点云的3维拼合。结果利用本文算法对两片部分重叠的点云数据进行了拼接实验。实验结果表明,本文算法能很好地实现对部分重叠点云的拼合。由于霍夫变换的引入,本文算法相较于经典的Ransac算法具有更高的正确率、稳定性以及抗噪性,在运行速度上也具有一定的优越性。结论本文算法不仅能适用于任何具有任意初始相对位置的部分重叠点云的拼接,而且可以取得很高的拼合精度和很好的噪声鲁棒性。 展开更多

关键词 点云拼合 不变量特征 霍夫变换 持续特征直方图(PFH) 匹配 法向量调整 曲率

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激光点云的稀疏体素金字塔邻域构建与分类 被引量：3

14

作者 陶帅兵 梁冲 +2 位作者 蒋腾平 杨玉娇 王永君 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第11期2703-2712,共10页

目的在点云分类处理的各环节中,关键是准确描述点云的局部邻域结构并提取表达能力强的点云特征集合。为了改进传统邻域结构单尺度特征表达能力的有限性和多尺度特征的计算复杂性,本文提出了用于激光点云分类的稀疏体素金字塔邻域结构及... 目的在点云分类处理的各环节中,关键是准确描述点云的局部邻域结构并提取表达能力强的点云特征集合。为了改进传统邻域结构单尺度特征表达能力的有限性和多尺度特征的计算复杂性,本文提出了用于激光点云分类的稀疏体素金字塔邻域结构及对应的分类方法。方法通过对原始数据进行不同尺度下采样构建稀疏体素金字塔,并根据稀疏体素金字塔提取多尺度特征,利用随机森林分类器进行初始分类;构建无向图,利用直方图交集核计算邻域点之间连接边的权重,通过多标签图割算法优化分类结果。当体素金字塔的接收域增大时,邻域点密度随其距离中心点距离的增加而减小,有效减少了计算量。结果在地基Semantic3D数据集、车载点云数据和机载点云数据上进行实验,结果表明,在降低计算复杂性的前提下,本文方法的分类精度、准确性和鲁棒性达到了同类算法前列,验证了该框架作为点云分类基础框架的有效性。结论与类似方法相比,本文方法提取的多尺度特征既保持了点的局部结构信息,也更好地兼顾了较大尺度的点云结构特征,因而提升了点云分类的精度。 展开更多

关键词 点云分类 稀疏体素金字塔 多尺度特征 多标签图割 直方图交集核

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人像三维特征信息采集系统的设计与实现 被引量：2

15

作者 聂建华 刘小楠 +2 位作者 刘昌进 李林 陈向阳 《新型工业化》 2016年第10期61-65,共5页

三维人像被认为具有光照和姿态不变的特性,学术界开始探索利用人脸的三维信息提高系统识别性能。针对人像三维特征信息获取面临的采集时间长、设备价格昂贵、点云特征提取算法难度大等问题,提出了一种基于OPENNI兼容设备开发的便携式、... 三维人像被认为具有光照和姿态不变的特性,学术界开始探索利用人脸的三维信息提高系统识别性能。针对人像三维特征信息获取面临的采集时间长、设备价格昂贵、点云特征提取算法难度大等问题,提出了一种基于OPENNI兼容设备开发的便携式、低成本、高速度人像三维特征信息采集系统。通过使用电动旋转平台及点云自动拼接功能,获得了360°人像三维点云数据。后期处理模块实现对点云数据的裁剪、去除离群点、修补孔洞等功能。数据分析模块通过使用快速点特征直方图与高斯曲率,获得人像的耳鼻特征区域。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 三维特征 点特征直方图 点云 人像

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基于人工智能的红外图像特征点匹配方法 被引量：1

16

作者 韩冰 李印鹏 张丽娟 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第10期67-71,共5页

为了提高红外图像提升匹配效果,提出了基于人工智能的红外图像特征点匹配方法。利用尺度不变特征变换算法检测红外图像特征点,通过梯度直方图确定特征点方向,完成特征点提取;利用最近邻搜索算法获取特征点的特征向量,求解查询特征向量... 为了提高红外图像提升匹配效果,提出了基于人工智能的红外图像特征点匹配方法。利用尺度不变特征变换算法检测红外图像特征点,通过梯度直方图确定特征点方向,完成特征点提取;利用最近邻搜索算法获取特征点的特征向量,求解查询特征向量至原点的欧式距离,搜索查询特征向量的最近邻点,通过设置的搜索范围参数剔除非最近邻点,缩小搜索范围,在该范围内依据查询特征向量至参考向量的夹角,结合匹配规则获取正确最近邻点,即正确匹配向量;通过随机抽样一致性算法去掉误匹配。实验证明:该方法特征点提取的可重复率高于0.5%,具备较优的特征点提取稳定性;可有效匹配红外图像特征点,提升图像清晰度;在不同旋转角度与光照变化倍数时,该方法匹配后的图像灰度分布更均匀,图像信息含量更加丰富。 展开更多

关键词 人工智能 红外图像 特征点匹配 尺度不变 特征变换 直方图 欧式距离 最近邻搜索

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基于路侧激光雷达的城市交叉口目标识别技术 被引量：2

17

作者 张瑞宾 郭应时 +2 位作者 陈元华 李天明 刘晓刚 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第12期32-35,共4页

针对城市交叉口环境下交通基础设施无法精确检测道路使用者的问题,提出了一种基于视点特征直方图与支持向量机(VFH-SVM)的点云特征提取与分类方法。根据交叉口复杂环境下目标物的感知需求,对路侧三维激光雷达获取的点云信息采用直通数... 针对城市交叉口环境下交通基础设施无法精确检测道路使用者的问题,提出了一种基于视点特征直方图与支持向量机(VFH-SVM)的点云特征提取与分类方法。根据交叉口复杂环境下目标物的感知需求,对路侧三维激光雷达获取的点云信息采用直通数据滤波预处理;利用条件欧氏聚类算法对场景点云数据进行分割;基于视点特征直方图对分割后不同目标物的三维点云特征进行提取;建立了不同交通参与者及设施的视点特征直方图(VFH)特征数据集;采用线性核函数的支持向量机(SVM)算法对交通场景内的点云数据进行分类识别实验。实验结果表明:所提方法对城市交叉口环境下典型目标物体的分类识别准确率均大于90%以上。 展开更多

关键词 交叉口 三维点云 视点特征直方图 支持向量机 分类识别

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基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法 被引量：1

18

作者 董瑞 梁栋 +2 位作者 唐俊 王年 鲍文霞 《计算机技术与发展》 2006年第12期16-18,共3页

提出一种基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法。首先提取两幅图像特征点集邻域色调的局部累加直方图,然后结合图像特征点的几何特征构造亲近矩阵,再对亲近矩阵进行奇异值分解(SVD),利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度... 提出一种基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法。首先提取两幅图像特征点集邻域色调的局部累加直方图,然后结合图像特征点的几何特征构造亲近矩阵,再对亲近矩阵进行奇异值分解(SVD),利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵,最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。实验结果显示,这种图像特征点匹配算法对真实图像的平面旋转和立体旋转都具有较高的匹配精确度。 展开更多

关键词 图像特征点 匹配 HSV 颜色特征直方图

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点云直方图在多波束条带自动匹配中的应用 被引量：1

19

作者 刘常帅 邢承滨 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2021年第5期48-52,共5页

多波束测深是一种广泛使用的水下地形探测方式。当前多波束数据处理技术日臻完善,但是多波束条带间自动匹配仍存在较多问题。针对水下复杂环境、多波束自动匹配效果不佳的问题,采用点云直方图(point feature histograms,PFH)自动匹配算... 多波束测深是一种广泛使用的水下地形探测方式。当前多波束数据处理技术日臻完善,但是多波束条带间自动匹配仍存在较多问题。针对水下复杂环境、多波束自动匹配效果不佳的问题,采用点云直方图(point feature histograms,PFH)自动匹配算法,对条带点云进行自动匹配。因直方图所在的高维超空间为特征描述提供一类量化信息,对点云对应曲面的多维姿态具有鲁棒性和适用性。因此,在多波束自动匹配算法中采用PFH算法。实验数据由6205侧扫多波束测深系统获取,并对实验数据采用随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC)进行定性定量分析,验证本文算法的优势,并分析相关不足。 展开更多

关键词 多波束测深系统 自动匹配 点云直方图 主成分分析 随机抽样一致

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基于特征匹配的三维点云配准算法 被引量：50

20

作者 刘剑 白迪 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期232-239,共8页

针对当前机器视觉热点研究的配准问题,提出了一种全新的快速点特征直方图(FPFH)特征描述与Delaunay三角剖分相结合的三维点云配准方法。首先采用FPFH综合描述特征信息,通过Delaunay三角网建立特征信息的局部关联性;再根据特征点对的对... 针对当前机器视觉热点研究的配准问题,提出了一种全新的快速点特征直方图(FPFH)特征描述与Delaunay三角剖分相结合的三维点云配准方法。首先采用FPFH综合描述特征信息,通过Delaunay三角网建立特征信息的局部关联性;再根据特征点对的对应关系进行采样一致性初始变换,实现初始配准;最后,根据得到的初值采用迭代最近点法进行精确配准,获得精确转换关系。分别对简单目标物体及复杂目标物体进行配准实验。实验结果表明,将FPFH特征描述与Delaunay三角剖分结合引入传统点云配准,简化了特征提取复杂度,缩小了特征点对匹配的搜索范围,提升了配准精度及速度,实现对目标物体高效配准,对提高机器视觉特征点匹配效率具有一定指导作用。 展开更多

关键词 机器视觉 点云配准 快速点特征直方图 特征描述 DELAUNAY三角剖分

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