[发明专利]一种多尺度法向特征点云配准方法有效
| 申请号： | 201410373145.6 | 申请日： | 2014-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN104143210B | 公开（公告）日： | 2017-04-12 |
| 发明（设计）人： | 陆军;彭仲涛;苏航;夏桂华;蔡成涛;朱齐丹;刘伟;华威;韩吉瑞;方莹 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06T15/00 | 分类号： | G06T15/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种多尺度法向特征点云配准方法。读入由点云获取设备采集的目标点云和源点云两视角点云；计算点的三个尺度半径邻域的曲率，从目标点云和源点云中抽取关键点；计算每一个关键点在不同尺度半径邻域的法向量角度偏差和曲率，构成关键点的特征描述子，得到目标点云关键点特征向量集和源点云关键点特征向量集；根据关键点特征描述子的相似程度，确定目标点云关键点和源点云关键点的对应关系；去除错误的对应关系，获得精确对应关系；对精确对应关系使用聚类分析方法进行精简，得到分布均匀的对应关系；对最终的对应关系进行奇异值分解得到刚体变换矩阵。本发明特征计算数据量少，计算效率和计算精度高，为实时高精度点云配准奠定了基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 尺度 特征 点云配准 方法 | ||
【主权项】：
一种多尺度法向特征点云配准方法，其特征在于:步骤1：读入由点云获取设备采集的目标点云和源点云两视角点云；步骤2：计算点的三个尺度半径邻域的曲率，根据目标函数，从目标点云和源点云中抽取关键点；步骤3：计算每一个关键点在不同尺度半径邻域的法向量角度偏差和曲率，将其作为特征分量，构成关键点的特征描述子，从而得到目标点云关键点特征向量集和源点云关键点特征向量集；步骤4：根据关键点特征描述子的相似程度，初步确定目标点云关键点和源点云关键点的对应关系；步骤5：去除错误的对应关系，获得精确对应关系；步骤6：对获得的精确对应关系使用聚类分析方法进行精简，得到分布均匀的对应关系；步骤7：对最终的对应关系进行奇异值分解得到刚体变换矩阵。
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