形貌约束的多视角点云分阶配准方法

为提高大数据量多视角点云的配准效率,提出一种基于多分辨率模型的多视角点云分阶配准方法。首先根据平坦形貌约束条件对点云进行递归分割,提取所得割集的核心点作为特征点构造多分辨率模型,然后采用迭代最近点算法基于该模型上层数据求解多视角点云的初始变换矩阵,将其作用于模型后逐级求解下层数据的变换矩阵,最终将复合变换矩阵同步作用于原多视角点云,实现原多视角点云的精确配准。实验结果表明,该分阶配准方法可有效缓解点云单一简化结果导致的配准精度与效率之间的矛盾,在显著降低点云规模的前提下实现原始点云精确配准;当点云规模达106级别时,与加权尺度迭代最近点(WSICP)算法相比,该方法的计算效率提高约2.5倍。