[发明专利]一种基于匹配区域的点云配准方法

摘要

本发明公开了一种基于匹配区域的点云配准方法，包括数据采集、点云和目标点云的区域分割、特征点提取与匹配、区域匹配、匹配区域对排序、点云初始配准、设定当前匹配区域对的编号m为0，设置配准误差阈值的初始值、点云局部配准、逐区域进行点云配准调整步骤；如果调整配准点云与目标点云Q之间的配准误差是否小于配准误差阈值，则更新配准误差阈值再次进行调整，否则结束本匹配区域的调整。本发明是一种点云配准精度更高的、鲁棒性更好的点云配准方法对点云全局最优配准所导致的点云局部配准不精确的点云，利用匹配区域的点云局部配准，进行局部修正，提高了点云的配准精度。

主权项

1.一种基于匹配区域的点云配准的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：数据采集：利用RGB‑D相机从N个方位采集场景的深度图像序列和彩色图像序列，N>1,生成第一至第N点云；各点云的空间点数目由其深度图像有效像素数目决定；各点云的的空间点生成方法相同；第一点云中第一空间点(x,y,z)的生成方法为：其中(x,y,z)为所述第一点云中第一空间点的空间坐标，DI_x、DI_y、DI_depth、DI_width、DI_height分别表示第一点云中第一空间点对应的深度图像像素的横坐标、纵坐标、深度值、深度图像的宽度和深度图像的高度；width和height分别为第一点云的宽度高度，其计算方法为：其中h_va是表示水平视角的期望值，v_va是表示垂直视角的期望值，PI为常量；步骤2：源点云和目标点云的区域分割：选择第P方位的点云作为源点云P，选择第Q方位的点云作为目标点云Q，分别对源点云的彩色图像CP和目标点云的彩色图像CQ进行区域分割，P≠Q,1≤P,Q≤N；所述彩色图像CP分割为Sp块，所述彩色图像CQ分割为Sq块，其中Sp和Sq的数量均需大于等于1块，所述源点云中各空间点的状态初始化为未配准状态；步骤3：特征点提取与匹配：提取彩色图像CP和彩色图像CQ的特征点，进行特征点匹配，得到K组特征点匹配对；步骤4：区域匹配：逐一判断彩色图像CP中各分割区域是否存在已建立特征点匹配对的特征点，如果是，选择彩色图像CQ中与其特征点匹配对组数最多的区域作为对应匹配区域，建立匹配区域对；步骤5：匹配区域对排序：按照匹配区域对中彩色图像CP的分割区域中像素点数目从多到少排序所述匹配区域对，得到编号m为1至MS的匹配区域对，所述编号MS小于或等于Sp与Sq中的最小值；步骤6：点云初始配准：运用点云配准算法对源点云P和目标点云Q进行初始配准，获得全局变换矩阵，所述的全局变换矩阵由全局旋转矩阵R和全局平移向量T组成，依据全局变换矩阵将源点云P变换为全局配准点云P'；所述彩色图像CP中的各分割区域变换为全局配准点云P'中彩色图像CP’中的对应分割区域；所述各匹配区域对变换为相应的全局匹配区域对；所述各特征点匹配对中源点云P中的空间点的状态更新为配准状态；步骤7：设定当前匹配区域对的编号m为0，设置配准误差阈值的初始值；步骤8：点云局部配准：当前匹配区域对的编号加1，对当前匹配区域对进行局部配准，得到当前匹配区域对的局部变换矩阵TAm；步骤9：点云配准调整：利用局部变换矩阵TAm，调整全局配准点云P'编号为m至MS全局匹配区域对中处于未配准状态的空间点的空间位置；得到调整配准点云P”m；步骤10：判断调整配准点云P”m与目标点云Q之间的配准误差是否小于配准误差阈值，如果小于配准误差阈值，则此次调整配准点云P”m为有效结果，配准结束，转向步骤11进行配准点云更新，否则转向步骤12；步骤11：用所述调整配准点云P”m更新全局配准点云P'，用调整配准点云P”m与目标点云Q之间的配准误差更新配准误差阈值；步骤12：是否达到配准结束条件：判断当前匹配区域对的编号是否等于MS，如果是，结束；否则，此次调整配准点云P”m为无效结果，转向步骤8。