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.      

面向RGB-D数据的4D-ICP点云配准方法

针对三维彩色物体的配准问题,提出一种面向RGB-D数据的点云配准方法.首先利用主方向贴合方法将待配准的两片点云快速拉近,使它们近似对齐;在点云精确配准阶段,将RGB颜色值转换成单通道的灰度值,并将灰度值范围映射到几何数据的范围,由映射后的灰度值和点云的几何信息构成四维向量;然后由点的局部邻域几何信息和颜色信息构造混合特征描述子,根据混合特征描述子获得源点云的特征点,在四维向量空间,利用k近邻算法在目标点云中搜索对应点,以提高搜索效率;最后,定义了一种基于4D欧氏距离的ICP算法,通过4D-ICP迭代算法实现点云的精确配准.实验结果表明,面向RGB-D数据的4D-ICP配准方法,能够快速有效地实现RGB-D点云模型的配准,并在配准精度和保持颜色纹理方面效果突出.     

基于深度学习图像描述子的三维彩色点云配准

不断发展的激光扫描技术使得获取三维空间中的彩色点云信息更加方便.但是,如何将多个采集点生成的彩色点云数据统一在同一个坐标系下,构建一个完整的数据模型仍是一个挑战.因此,提出了一种基于深度学习的图像描述子,将其应用于三维彩色点云配准中,能够以较高精度获取点云配准的初始位姿.首先,根据点云和图像之间的一一对应关系,将三维彩色点云投影为图像;其次,使用卷积神经网络提取关键点邻域的局部特征,结合方向梯度直方图,形成组合描述子;再次,根据计算出的组合描述子计算点云的匹配点对,得出点云间的转换关系,实现点云粗配准.以实际的三维彩色点云数据与多种配准算法进行对比,验证了所提方法的有效性.     

基于几何特征的点云配准算法

为了有效地解决不存在明确对应关系的点云配准问题,提出了一种基于点云几何特征的配准算法.首先以点云的曲率为联系特征,搜索配准点云的匹配对集合;然后利用邻域特征对各匹配对进行相似性度量,提取有效配准对,并引入刚体变换中向量几何性质剔除其错配对,生成点云初变换;最后采用ICP算法对点云初配结果进行优化,实现点云精确配准.仿真实验结果表明:该算法具有较高的配准精度,且配准时间较短,是一种可行的点云配准算法.     

基于混合特征的RGB-D数据初始配准方法

针对彩色物体的配准问题,提出一种面向RGB-D数据的初始配准方法.通过几何和颜色的邻域信息构建混合特征,并根据混合特征在源点云中获取物体的特征点;由归一化后的颜色值和混合特征构造特征描述符,通过该特征描述符搜索对应点;再由分块对齐策略,进一步剔除相似性较小的点对,将剩余特征点进行分块配准,选择最优的刚性变换.为了验证该初始配准方法的有效性,通过精确配准算法进一步细化配准结果.实验结果表明,基于混合特征的RGB-D数据初始配准方法对于两片部分重叠点云配准是有效的.     

无序多视角点云的自主配准方法

为了提高自主多视角点云配准方法的效率和精度,提出一种基于特征匹配的无序多视角点云全局配准方法,通过计算和匹配点云的特征描述子快速实现双视角点云配准;设计了有效的判定准则用于判别双视角配准的结果是否可靠;利用所提出的模型扩展方法对可靠的双视角配准结果进行点云模型的扩展。通过交替地执行双视角配准、配准结果判别和模型扩展,该方法可实现无序多视角点云的全局配准。在斯坦福图形学实验室公开数据集上的实验结果表明,与效果较优的同类方法相比,该方法可使得配准效率平均提高近5倍,且配准误差显著下降,同时可提高多视角点云配准的性能。     

基于ISS-BSHOT特征的ICP点云配准方法

针对点云配准处理过程中配准精度低且耗时长等问题,提出一种基于内部形态描述子(intrinsic shape signatures, ISS)关键点与二进制方向直方图描述子(binary signature of histograms of orientations, BSHOT)相结合的点云配准方法.首先,计算点云分辨率,采用ISS算法提取源点云与目标点云的关键点,并利用BSHOT算法描述关键点邻域,通过汉明距离匹配对应点对;其次,采用随机采样一致性算法删除匹配错误的对应点对,完成粗配准;最后,利用迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法完成精配准.实验结果表明,该算法可在保证配准精度的同时显著提高配准效率.     

自适应Harris角点提取的点云粗配准算法

针对传统3D-Harris角点提取算法中,Harris算子使用降维后的缺失几何信息、角点提取时响应值计算量大且耗时长、特征点对匹配精度不高以及需要手动设定角点响应阈值等问题,提出了一种完整而高效的Harris角点自适应特征描述、提取和匹配的点云粗配准算法。引入正交梯度算子对传统Harris算子和自相关函数进行改进;利用点云曲率约束实现角点的自适应筛选与提取,减少角点响应值的计算量;构建角点几何结构的特征描述子,结合阈值检测和描述子匹配,将角点匹配对集合进行扩展,从而完成源点云和目标点云之间粗配准;将所提算法得到的配准结果作为精配准初始值,利用迭代最近点算法实现精配准。与对比算法在公开数据集上进行实验比较,结果表明：所提算法的特征正确提取率为0.93,正确率最高;提取时间为7.63 s,效率最快;所提算法结合精配准步骤在实验数据集上的旋转误差、平移误差和运行时间均为最低,配准效果最佳。     

复杂零件点云的高精度鲁棒配准方法

点云配准是三维测量中的关键一步,但由于零件点云表面相似特征多,误匹配概率大,导致配准结果难以保证。为此,提出了一种具有高鲁棒性、高精度的点云配准方法。首先,使用FPFH特征描述子来计算点云特征向量,产生初始匹配点对集。然后,依据具有旋转平移不变性的精确几何结构特征对初始匹配点对集进行筛选,剔除误匹配点对。最后,利用列文伯格-马夸尔特(L-M)算法计算点云之间的变换矩阵。实验结果表明,与其他方法相比,其配准精度评价指标RMSE降低80%以上,结合精配准方法可进一步将RMSE值降低86%,从结果可看出本文方法配准精度高且具有较高的鲁棒性。     

一种基于PVDAC描述子的RGB-D三维点云配准方法

利用RGB-D数据进行三维点云配准时容易陷入局部最优.针对这个难题,提出了一种基于多维特征的PVDAC描述子实现三维点云配准的方法.该方法首先通过ORB特征检测算法提取二维数据的关键点,并计算关键点在2D下的灰度特征,然后构建关键点在3D下的局部像素值距离、点云法线角度以及曲率特征,接着将2D特征和3D特征联合生成全新的PVDAC像素描述子,并利用PVDAC像素描述子描述关键点实现三维点云的粗配准,最后基于ICP算法完成三维点云的精细化配准.实验表明,本文算法在大场景点云配准时总体均方误差约为0.05 m2,在小场景单物体点云配准时达到了0.000 2 m2的较小误差,实现了三维点云的精确配准.     

改进SIFT算法在特征匹配中的应用

对尺度特征不变SIFT算法进行了研究。针对原算法中128维特征描述子在匹配过程中效率低的情况,提出64维特征描述子。该描述子增加了特征点邻域的统计范围,增强了特征点的特征信息,降低了特征描述子的维数;特征点匹配阶段,采用欧氏距离作为度量,采用基于BBF的Kd-树对特征点进行匹配,提高了匹配速率。实验表明,匹配速率提高了5%到15%,配准精度与原算法相近。     

结合小波和颜色信息的SIFT图像配准方法

采用小波变换与尺度不变特征变换相结合的方法对目标进行识别及图像配准.为了提高光照不变性,获得更高的识别率,在尺度不变特征变换(SIFT)特征描述子中加入颜色信息,对基准和后续图像分别做小波分解,得到彩色描述子,再利用SIFT提取特征点,采用优化节点(BBF)算法及随机抽样一致性(RANSAC)算法完成2幅图特征点对的搜...     

基于曲率图的三维点云数据配准

以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数,并运用曲率图实现了三维点云数据的配准.对于含有噪声的点云数据,先根据每个点的邻域特性估算其曲率值,然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图.通过在多比例空间下曲率图的特征保持分析,可提取到最能反映该点云数据特征的特征点集.对于两两配准,这些特征点集被用于三维点云数据的粗略配准算法中,该算法利用点云内部空间点相对位置在刚性变换下的不变特性实现了特征点对的匹配,由匹配的特征点对进行坐标变换求解,完成了两三维点云的粗略配准,然后运用迭代最近点算法进行精确配准.最后将整个配准算法应用于真实的三维点云数据,结果表明该算法能有效抑制点云采样密度及噪声的影响,能够快速实现点云数据的精确配准.     

自适应平衡因子的混合特征提取算法

特征提取是3D点云配准中的重要步骤。针对RGBD点云数据独有的颜色信息,提出一种自适应平衡因子的混合特征提取算法。首先,引入几何特征度、颜色特征度和混合特征度的概念,混合特征度由几何特征度、颜色特征度和平衡因子决定。然后提出一种自适应的平衡因子估计方法,针对不同模型的几何特性和颜色特性自适应估算平衡因子,计算混合特征度,并根据混合特征度选择特征点集,最后采用改进的6DICP算法进行配准。实验结果显示,该算法提高了RGBD点云数据的配准精度、减少了算法耗时。     

结合图像信息和几何关系的配准算法

对图像配准中的特征点检测方法和描述方法进行了研究,提出了一种快速准确的图像配准算法.使用尺度空间理论进行特征点的检测,通过两种不同的特征点描述子对特征点进行描述:一种是基于图像信息的描述子,该描述子使用尺度空间理论上的尺度不变Harris算子的自相关矩阵来描述特征点;第二种是基于空间上的几何关系的描述子,提出了一种融合局部结构特征和全局信息的描述子.在图像配准的目标函数里,将特征点匹配矩阵和图像变换矩阵分解,分别使用两种不同的描述子对二者进行迭代求解.该算法结合了两种特征点描述方法的优点,实验结果表明该方法快速、准确,具有配准精度高和计算时间短的优点.     

利用空间序列描述子的快速准确的图像配准算法

针对基于局部结构特征的图像配准算法对特征描述不够精确、外点剔除过程运算复杂度高的问题,提出了一种利用空间序列描述子的快速准确的图像配准算法。算法定义了一种基于空间序列的特征点描述子,通过定义特征点间的连接权值和排列顺序构成点的特征来描述,融合了图像局部结构和全局信息;通过对随机采样一致性检验的改进,采用投票策略和随机采样一致性检测的方法,解决外点剔除问题;利用空间序列描述子进行图像配准,通过配准和外点剔除交替迭代进一步提高配准精度。定量分析与实验结果表明:与传统的特征点匹配算法相比,该算法具有结构简单、易于实现的特点,具有配准精度高和计算时间少的优点,具有较高的复现率和准确率。     

三维点云配准算法的研究

本文针对现有配准算法精度较低且适用范围有限的问题,提出了基于几何特征和RANSAC思想的粗配准算法以及基于点的邻域几何特征的迭代配准算法。该配准算法依据点的邻域曲率值提取两个点云的关键点集。配准过程中采用RANSAC算法的思想,每次采样中,利用FPFH特征来搜索对应点,并结合刚体变换不变量进一步约束,提高对应关系的准确性。经多次采样后,利用两点云一致性程度来选择最优的变换作为最终的变换关系。精配准过程依据最近点搜索法和点的几何特征初步确定候选点对,并结合本文提出的5维描述子和刚体变换不变量剔除错误的点对,提高对应关系的准确性,加快算法的收敛速度。     

面向缺失点云配准的镜像迭代最近点算法

面向点云配准任务,以改善重叠度较低的点云对之间的配准效果为研究目的,提出了一种有效的缺失点云配准算法——镜像迭代最近点算法。该算法以建立源点云和目标点云之间的镜像型对应关联性为核心,具体过程为：首先建立源点云到目标点云的前向对应关系,以捕获位于重叠区域的特征点;然后建立重叠区域的后向对应关系,以获取可靠匹配对集合;最后根据可靠匹配对估计最优刚体变换矩阵。此外,通过KD树构建和特征扩展两方面进行优化,以提升算法效率。所提算法仅依赖重叠区域匹配对集合,具有良好的鲁棒性和抗干扰能力。在斯坦福数据集上的实验结果表明：对于较低重叠度的数据集,所提算法在精度和效率上均优于以往的多数算法;对于较高重叠度的数据集,所提算法使精度平均提升28.8%,使效率平均提升47.9%。实验证明所提算法能快速且可靠地配准缺失点云。     

采用局部差分模型描述的彩色图像配准技术

针对光照方向、强度、色彩或摄像头参数等因素的变化导致待配准彩色图像对间存在复杂的色彩变化,从而严重影响彩色图像配准效果的问题,提出了一种对彩色变化不敏感的彩色图像配准方法.该方法首先根据彩色图像间的von Kries彩色变换模型,建立图像的彩色不变量空间,在此空间利用尺度不变量特征转换(SIFT)算法完成特征点的检测;为加快运算速度,采用2阶局部差分模型(LDP)方法对特征点进行描述,并完成彩色图像特征间的初匹配;再进一步利用RANSAC算法消除误匹配特征点对,得到最终的匹配特征点对.实验结果表明,该彩色图像配准方法与其他算法相比,可以快速、准确地获得彩色图像间的映射关系,因此更加适合存在色彩变化的彩色图像的配准.     

基于混合注意力机制和相关性估计网络的点云配准算法

点云配准是对同一物体上采集到的点云数据进行精确匹配,然而传统方法计算成本高,配准精度差.基于神经网络的算法也存在噪声干扰,在类别未见的点云数据上应用时效果不佳.为解决这一问题,本文提出了一种基于混合注意力机制和相关性估计网络的点云配准算法.考虑到点云内部特征的复杂性和点云对变换的随机性,提出一种混合注意力机制来提取关键特征信息,利用残差的方式进行连接,可以得到更具鲁棒性的点云特征.通过相关性估计网络对点云特征进行非线性激励,可以提高表达能力,获取点云对之间更紧密的相关性.在人工合成数据集ModelNet40和真实数据集ICL-NUIM上的仿真实验结果表明,本文算法在大尺度仿射变换下,对掺杂噪声、类别未见点云数据的配准精度有显著的提升,证明了其有效性.