基于特征点匹配的点云配准方法研究

针对快速点特征直方图(fast point feature histogram, FPFH)与迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法结合的配准方法达不到精度要求的问题,文章在FPFH的基础上加入特征点的提取与匹配,使得配准精度进一步提升。该方法先通过尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform, SIFT)算法和3DHarris算法对点云数据的特征点进行提取,再通过计算FPFH寻找对应点对,使用随机采样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法剔除错误点对,通过奇异值分解(singular value decomposition, SVD)算法计算初始旋转矩阵和平移矩阵,最后用传统ICP精配准。结果表明,基于特征点匹配的算法相比基于特征描述的算法精度更高。     

基于佳点集人工鱼群的点云配准算法

针对点云配准迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法对点云的初始位置姿态有较高的要求且易陷入局部最优的问题,文章提出一种基于佳点集人工鱼群的点云配准算法。首先采用佳点集方法对人工鱼群初始化,解决人工鱼群因初始种群分布不均而陷入局部最优的问题,并通过下采样与三维尺度不变特征变换(3D scale invariant feature transform, 3D SIFT)特征点提取简化点云;然后采用快速点特征直方图(fast point feature histogram, FPFH)特征描述解求点云间的对应点对并剔除错误对应点对,通过佳点集人工鱼群算法寻优刚性变换的6个参数完成粗配准;最后使用ICP算法完成精配准。实验选取斯坦福大学提供的Bunny、Dragon和Happy Buddha 3组测试数据集进行配准;结果表明,该文算法收敛速度快,能为ICP算法提供良好的初始位姿避免其陷入局部最优。     

增强的OHTA颜色空间融合FPFH识别点云中的甜椒果实

【目的】研究三维点云中甜椒果实的精确识别，为采摘机器人进行采摘作业提供准备。【方法】提出一种增强OHTA颜色空间融合快速点特征直方图（Fast point feature histogram，FPFH）识别三维点云中甜椒果实的方法。以OHTA颜色空间为基础，通过分析甜椒植株颜色的特征，对I2和I3分量进行调整以增强果实与非果实的区分对比度；然后对所采集的点云进行几何特征的计算并利用FPFH对它进行描述；将颜色特征与FPFH进行融合得到点云描述符，并利用分类器进行判定分类，最终得到属于甜椒果实的点云。【结果】提出的方法可以将甜椒植株中的甜椒点云进行识别，且准确率较已有文献有一定提高。【结论】通过对比不同果实点云描述符的识别效果，提出的方法对甜椒果实点云的识别准确率为97.31%，精确-召回曲线下的面积的值为0.984，均优于其他点云描述符。     

基于遗传算法和最近点迭代法的多视角数据配准

针对复杂零件多视角下测量的数据,最近点迭代法（ICP）对两个点云相对初始位置不能相差太远的要求,提出了一种初始对齐和精配准相结合的方法来进行测量数据的配准,通过简单易行的各视角点群形心的坐标变换进行初始对齐,以提高遗传算法（GA）二次配准的寻优速度,再利用ICP实现快速的精确配准,具有更高的可靠性和稳定性.     

基于自由曲面的点云配准算法

为了提高自由曲面工件的配准效率,提出了一种基于共面4点集的RANSAC初始配准算法和改进的迭代最近点(ICP)精确配准算法相结合的2步配准方法.首先,在基于RANSAC算法的机制上,通过点间距离和比例关系寻找2片点云的共面4点集,利用共面4点集这一不变量来约束RANSAC算法提取的样本,使点云经过初始配准后得到一个较好的初始位置;然后在基于原始ICP算法的基础上作出相应的改进,对点云初配结果进行优化,使得点云之间的配准误差达到最小,以实现点云的精确配准;最后,对2组简单工件的CAD曲面点云模型进行配准仿真.结果表明:该算法相对于传统ICP算法运行时间减少48%,精度提高56%,能够满足配准要求.     

基于三点法和ICP算法的手术导航系统患者配准

为提升手术导航系统的患者配准精度和操作效率,提出一种将三点法与迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法相结合的配准策略.首先,定义患者配准问题,并介绍术前和术中数据获取方法;然后,以光学定位标记球心为患者空间与图像空间的共同特征,并利用三点法完成初始配准;最后,以经初始映射后的患者点云中各点为球心,建立半径为r的球形区域,并仅保留位于该区域内的图像点云以实现抽样,再利用改进ICP算法对两片点云执行精确配准.实验结果表明,采用所提方法对猪股骨和猪髂骨执行配准的平均误差分别为(0.83±0.10)mm和(0.86±0.09)mm,其精度和稳定性均优于传统ICP算法,且具备高效、易操作的特点以及潜在的临床应用价值.     

基于混合算法的点云配准方法研究

为解决ICP( Iterative Closest Point) 算法对初始点云位置要求高且易陷入局部最优的问题,提出一种新的配准方法。首先遵从优势互补基本思想,结合将人工萤火虫算法和粒子群算法生成自适应人工萤火虫-粒子群算法( AAGPSO: Adaptive Artificial Glowworm-Particle Swarm Optimization) ,以使算法的收敛速度变快,解的精度得到提高; 其次优化迭代最近点算法( ICP) ,将已改进的AAGPSO 算法引入ICP 配准算法中进行点云配准,解决ICP 算法因点云的初始位置相差较大而陷入局部最优问题,加快整体的配准效率。通过实验对比原始ICP 配准方法和改进的配准方法并对其进行误差分析,结果验证了AAGPSO 算法在传统ICP 算法的基础上提高了配准精度,并且加快了算法收敛速度,改进的配准方法具有明显优越性。     

基于ISS特征点的快速CPD建筑物点云配准算法

针对大规模建筑物点云数据采用CPD（coherent point drift）算法进行配准时,计算复杂度增大的问题,提出了一种基于建筑物点云特征点简化数据的快速配准ISS-CPD算法。该配准算法采用ISS(intrinsic shape signature)算法求得建筑物点云的特征点,可减少建筑物点云的数据量规模,再对所提取的不同视角下建筑物点云的特征点用CPD算法进行配准。实验结果表明,改进的配准算法提高了建筑物点云的配准效率。     

基于关键点特征匹配的点云配准方法

针对ICP配准算法对点云的初始位置要求高、处理低重叠率的点云配准能力低的问题,提出了一种基于关键点特征匹配的点云配准方法. 设计一种多尺度加权法向投影均值差的关键点提取算法,结合SHOT描述子对关键点进行特征描述,融合几何一致性以及RANSAC算法去除匹配过程中的误匹配点对,优化关键点之间的对应关系,通过奇异值分解计算刚体变换矩阵,完成点云粗配准,使用ICP进行精确配准. 实验表明,本文提出的关键点提取算法能有效提取点云表面特征变化明显的点,使用SHOT特征对关键点进行描述,能够快速、精确地完成点云数据配准,并且对于较低重叠率的点云,也具有较好的配准效果.      

基于改进ICP算法的室内环境三维地图创建研究

提出一种基于离散选取机制的改进特征点ICP算法,并设计了基于该算法的三维地图创建方法.该方法分为3个阶段,首先提取并匹配相机运动过程中采集的RGB彩色图像中的SURF特征点;然后结合RANSAC算法进行初始配准,优化特征点集初始位姿、去除误匹配,并结合基于离散选取机制的特征点ICP算法进行精确配准;最后利用g2o图优化算法结合关键帧实现对相机运动轨迹的优化,减少累计误差,并将相机采集到的点云数据根据相机当前位姿构建三维点云地图.经过在5个公开数据集环境下进行实验对比,证明本方法的可行性和有效性,在相机运动长度为15.989 m的情况下误差仅为0.059 m,且能够准确地创建实验环境的三维地图.     

采用特征预处理ICP算法的机器人运动环境建图

针对机器人运动环境建图中迭代最近点(ICP)算法的扫描配准过程存在关联点对对应困难、迭代初值要求高的问题,首先,提出一种特征预处理的粗配准方法,以保证配准过程的迭代初值较小;然后,基于扫描点过滤思想对粗配准后存在较大误差的数据进行过滤,剔除测量噪声,提高点对关联准确率.结果表明:经过特征预处理的粗配准及噪声剔除后的改进ICP算法能够有效地进行扫描配准,解决机器人运动环境建图存在的问题.     

基于特征的刚体碎块断裂面层次化匹配方法

刚体碎块断裂面的匹配是通过旋转和平移变换将两个断裂曲面变换到同一坐标系统下的过程。为了提高断裂面匹配的速度和精度,提出一种基于局部特征和改进迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法的层次化的匹配方法。首先,对刚体碎块外表面进行曲面分割,并根据粗糙度提取其断裂面;然后提取断裂面的局部深度、法线的偏角和点云密度等局部特征;最后采用基于局部特征和改进ICP算法的方法来实现断裂面的精确匹配。实验结果表明,基于局部特征的断裂面匹配算法能够精确、快速地实现刚体碎块的部分匹配和完全匹配,是一种有效的刚体碎块匹配方法。     

一种基于几何特征由粗到细点云配准算法

针对点云配准算法对初始位置敏感且收敛速度慢的问题,提出一种基于几何特征由粗到细点云配准算法。在粗配准阶段,通过投影法提取源点云和目标点云各4个轮廓点,然后利用曲率特征和轮廓点之间的距离寻找稳健的特征点对,计算得到初始刚性变换参数;细配准阶段,计算点云法向量及法向量夹角,以法向量为特征进行特征匹配,然后使用法向量夹角来启发搜索,使迭代最近点(iterative closest points, ICP)算法快速收敛。实验结果表明,所提出的由粗到细的配准算法鲁棒性强,具有较高的精度和速度。     

基于NDT与ICP的快速点云配准算法

点云配准是三维重建过程的关键一步。传统配准算法的速度较慢,尤其是在两个点云距离较远或点云数据较大的时候,为此本文提出了一种基于NDT和ICP的快速点云配准方法,能够有效地减少配准时间。本文算法主要分为三步：(1)采用NDT算法进行点云粗配准,调整两点云间的距离和点云姿态;(2)采用ICP算法对粗配后的点云数据进行微调,调整点云位置与姿态;(3)采用ICP算法对微调后的点云进行精确配准。实验结果表明,与传统算法相比,在点云数据量较大或者两个点云距离较远的情况下,本文算法也能够达到较快的配准速度与较高的配准精度。     

基于正态分布变换的多位姿手掌部三维静脉识别

研究基于三维点云匹配的多位姿手部静脉识别.考虑手部静脉点云的特点,结合双目视觉原理,建立了一种结合三维特征阵列和静脉点云的扩展数据库,提出了一种基于三维特征阵列的静脉点云粗配准算法.在双目静脉图像中提取稳定特征并重建为三维特征,根据三维特征匹配结果初步消除静脉点云位姿差异.并采用改进的正态分布变换算法完成静脉点云匹配.实验表明,本文算法能够有效提高多位姿下的静脉点云识别率,即使手部位姿变化范围较大时,系统的识别率仍超过90%.      

基于几何特征的兵马俑断裂面匹配方法

针对兵马俑碎块的三维数据模型中噪声含量大、断裂面存在缺损等问题,提出一种基于断裂面上几何特征的碎块精确匹配方法.首先从兵马俑碎块的外表面中分割并识别出断裂面;然后提取断裂面上凸凹不平的特征区域,并根据其相似性实现碎块的粗匹配;最后计算断裂面的曲率、法线以及点云密度等几何特征,并采用基于该几何特征的改进迭代最近点（iterative closest point,ICP）算法实现碎块的细匹配.实验采用大量兵马俑碎块验证该匹配方法,结果表明该匹配方法可以实现兵马俑碎块的匹配,特别是提出的细匹配算法,与ICP算法和MICP算法相比,其匹配精度分别提高了约40%和10%,耗时分别降低了约50%和25%;该基于几何特征的断裂面匹配方法是一种有效的兵马俑碎块匹配方法.      

基于特征点提取改进的ICP算法

点云数据在逆向工程,可视化技术,虚拟现实技术,机器视觉等领域具有十分广泛的应用。提出了基于特征点提取的改进ICP算法,在曲率特征和管理点云数据的索引方法 K-D tree的基础上对改进的ICP算法进行了详细的分析,将该算法应用到对雕像数据进行精确配准,实验表明该算法在一定程度上提高了配准的精度和效率。