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。     

面向三维人体重建的前、后片配准算法

针对传统三维图像配准算法需要获取目标物体多个模型数据的不便,以及三维重建过程耗时较长的不足,提出了一种基于三维人体表面前、后片模型的配准算法.该算法首先使用Kinect三维扫描设备获取的人体表面前、后片模型点云数据,作为配准过程的参考点集和目标点集;然后,选取前、后片模型的边缘轮廓信息作为配准特征点,通过迭代优化过程,使得前、后片能够较好地配准;最后,通过空间曲线插值方法填充模型边缘缝隙,得到完整的三维人体模型.试验结果表明,该算法只需要获取目标物体的前、后片三维数据,模型采集及配准效率高,配准精度好,即使针对初始位置相差较大的两个模型片也能得到准确的配准效果.     

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.     

稀疏激光扫描点的自主移动机器人地图创建

在自主移动机器人实际地图创建中,针对迭代最近点(ICP)算法不符合一对一单映射关系的问题,提出一种稀疏扫描点的对应点对搜索方法.首先,在方向和位置上对相邻两次激光扫描点集进行粗配准;然后,对配准结果建立一种对应点对搜索机制,剔除无效对应点;最后,采用ICP算法对剩余数据进行精配准.结果表明:文中方法可有效处理无效对应点,提高算法的配准精度,在实际环境中具有准确性和有效性.     

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。     

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.     

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。     

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.     

基于粒子群优化算法的散乱点云数据配准

针对目前散乱点云数据配准算法在精度、速度和优化等方面存在的问题,提出一种基于粒子群优化算法的点云数据配准算法.该算法首先根据数据点之间曲率的相似度函数,采用粒子群优化算法在两组点云数据中搜索可以匹配的点对集合,然后用最近点迭代算法进行二次配准,实现了两组散乱点云数据的精确配准.对比实验表明,该算法配准速度快,效果好.     

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。     

一种准自动多传感器图像配准方法

针对现有多传感器自动配准方法存在的应用局限性，提出了一种人机交互式粗—精结合的准自动配准方法．先选取少量控制点进行粗匹配，在此基础上利用整体图像信息进行精匹配．该方法将基于特征和基于区域的配准方法进行了有效结合，从而保证了配准的精度和效率，取得了令人满意的效果．此方法可以作为现有的自动配准方法的补充．     

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FPFH-ICP的车载激光雷达点云配准方法

为了改善传统车载激光雷达点云配准方法准确度低、计算速度慢的问题，提出了一种基于快速点特征直方图（fast point feature histograms, FPFH）初始匹配与改进迭代最近点（iterative closestpoint,ICP）精确配准相结合的改进FPFH-ICP配准算法。配准前使用体素滤波器和statistical-outlier-removal滤波器进行预处理；采用FPFH提取点云特征，基于采样一致性（sample consensus initial alignment, SAC-IA）进行初始配准，为精确配准提供良好的位姿信息；建立K-D树并在传统ICP配准算法的基础上添加法向量阈值，对车载激光雷达点云数据进行精确配准；在4种不同场景的实验中，改进FPFH-ICP配准比ICP配准的均方根误差和配准用时分别平均减少了7.56%和41.22%，比点特征直方图（point feature histograms, PFH）配准的均方根误差和配准用时分别平均减少了30.28%和18.95%，表明改进的FPFH-ICP能够对车载激光雷达点云数据实现精确且高效的配准。     

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。     

基于双注意力引导特征级联的显微影像深度估计方法

深度估计在医学显微影像中具有重要应用价值,可以弥补外科医生在手术过程中由于观察目镜感官受限而难以获得精确深度信息的不足。针对手术场景动态多变、软组织和手术器械尺度微小等原因导致深度估计精度不高的问题,提出了一种改进稠密回归中跨层级特征级联的深度估计方法。通过利用多层次特征聚合模块,将编码器中的上下文信息传递到解码器中,同时基于通道选择和分支优化的双重注意力特征融合机制来优化解码的精度。为了获得密集的深度真值,提出了一种迭代式配准策略,结合自动化的机械臂扫描实现由粗到精优化多视角点云配准,并从模拟场景中重建高精度深度数据。实验结果表明,本文提出的深度估计方法实现了0.00151的均方误差值（root mean squared error, RMSE）和0.03039的尺度不变对数误差值（scale-invariant log, SILog）,超越了以往最先进的方法,并对细小手术器械的尖端产生了更精准的深度估计。     

多传感器集成测量系统的数据对齐方法研究

反求工程中,多传感器集成测量系统对于提高实物数字化的效率和精度有着重要意义。本文对多传感器集成测量系统中不同数字化方式所获数据的对齐和融合进行了研究,并提出了一种不依靠简单几何体作为基准的自动对齐算法。该算法首先通过计算点集曲率来辅助选取3对近似对应点,求解坐标变换矩阵实现初始对齐;然后对非接触扫描点云进行三角剖分,以接触式测量所获点集向对应三角片的投影寻找对应点,然后进行坐标变换迭代求解,从而实现了不存在对应点的点集之间的对齐;最后包围盒求交法实现了数据的融合。实验结果表明,该算法行之有效,运行效果良好。