共查询到19条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
2.
三维点云配准是三维重建过程中的重要环节,ICP配准算法无法处理初始位姿相差较大的点云,结果可能陷入局部最优的问题。本文提出了一种改进的基于PCA的快速ICP匹配算法,通过对两组点云进行主成分求解,形成各自的PCA坐标系。对两组点云分别进行坐标系转换,通过主轴校正矩阵解决了PCA主轴反向问题;利用K-D tree快速搜索最近点改进传统ICP方法,完成点云的快速精确配准。实验表明,该配准算法可以有效处理点云初始位置较差的情况,实现任意位姿关系下的两组点云的快速精确配准。 相似文献
3.
吴定丙 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2023,(3):66-73
为提升中国传统文化的影响力,研究针对文创产品的造型设计,提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和特征匹配的点云配准算法.在算法的性能分析中发现,改进PCA点云配准算法误差值能够长期保持在0.5以下.之后利用PCA点云配准算法实现文创产品造型设计,结果显示,经过PCA点云配准算法的干预,文创产品的经济效益得到显著提升.以上结果表明,研究提出PCA点云配准算法能够有效实现文创产品的造型设计,并提升其经济效益,对文创产品的设计制造及文化传承具有重要作用. 相似文献
4.
在对激光点云配准时,原始点云的高密度和大数据量都会造成点云粗配准具有很高的时间代价和不稳定的配准精度.点云精配准是以粗配得到的配准参数作为输入,通常采用标准的ICP算法寻找对应点并迭代计算最佳的配准参数.为了提升激光点云配准的精度和稳健性,提出利用3D DoG算子在点云中提取具备曲率不变性的关键点,然后将关键点云输入4... 相似文献
5.
6.
7.
原ORB (oriented FAST and rotated BRIEF)算法提取的图像特征点经常出现“扎堆重叠”现象,其分布较为密集且缺乏尺度不变性,因而容易造成图像特征点误匹配的问题。为了解决该问题,提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法。首先对图像建立尺度金字塔,然后使用四叉树划分图像并限制划分深度。用加速分段测试的特征(features fromaccelerated segment test,FAST)算法通过多个检测阈值对划分后的图像进行特征点检测。检测完毕后,根据划分出的子块总数和提取的特征点总数对划分出来的各个子块设置自适应阈值,提取ORB特征点。操作完成后通过采取非极大值抑制的方法筛选最佳特征点,并使用改良后的二元鲁棒独立基本特征(binary robust independent elementary features,BRIEF)算法计算得出特征点的描述符,最后进行特征点匹配。实验结果表明,本文算法提取的图像特征点较原ORB算法提取的效果在均匀程度上得到了明显地提升,冗余重叠的特征点数量减少,且在特征点提取速度方面较原ORB算法的提取速度提高了30%以上。 相似文献
8.
半定规划的一种不可行内点算法 总被引:1,自引:1,他引:0
对于半定规划问题,根据内点算法的短步方法,并结合Nestorov-Todd(NT)搜索方向的构造方法,设计出一种关于窄领域的不可行内点算法,然后证明了该算法的收敛性.结果表明,该算法经过有限次迭代后可以得到半定规划问题的一个近似最优解,或者证明问题无解. 相似文献
9.
10.
针对Stacking算法计算时间较长和样本数据较少的问题,提出了一种基于新向量表示和交叉验证精度加权的改进Stacking算法。采用三层算法结构,第1、2层为初级层,使用随机森林、SVR、XGBoost 3个学习器;第3层为次级层,使用LightGBM对第2层输出再次学习以减弱噪声。用一种新的向量表示法来增大层级之间输入输出数据的样本规模和样本分布密度,来保证数据维度不会随着初级层学习器数目的增多而增大;根据在交叉验证下初级层不同预测模型表现出预测准确度的差异性对结果进行加权处理。利用某光伏电站的发电数据进行实际算例分析,提出的模型在MAE、MSE及$R^2$指标上,相比随机森林和Stacking等模型其预测性能有很大的提升。 相似文献
11.
12.
13.
14.
提出了基于线特征的增强现实系统注册算法实现框架,将复杂的增强现实无标志注册问题分解为特征提取、特征匹配、三维重建、虚实融合4个可操作的具体阶段,针对每个阶段的关键技术给出了相应的解决方法,为进行无标志点增强现实系统注册算法的研究提供了理论模型;利用从运动中恢复结构的技术,通过跟踪图像序列的线特征,实现了基于线特征的增强现实注册算法,实验结果验证了该方法的有效性. 相似文献
15.
16.
17.
可靠、准确的点云聚类是后续高精度场景目标分析与解译的基础.该文提出了一种基于上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法.首先用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)对点云数据进行过分割,得到密度可达的超体素;然后引入空间和属性上下文特征来描述超体素间的关联,并用于定义超体素构建的图模型边的权值;最后基于多标记的图割优化算法得到最佳超体素聚簇.实验结果表明,该方法能够有效改善点云聚类过分割,从而提高聚类的精度. 相似文献
18.
19.
基于城市主要道路电杆、路灯、路面标志等部件快速测量的需要,采用车载激光测量系统扫描获得的道路激光点云为主要数据源,重新思考点云数据中杆状、牌状地物快速获取的构建思想。通过影像匹配技术、点云预处理及面向对象方法的研究,实现点云数据中以上特征地物的快速提取。 相似文献