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摘要
本发明提出了一种基于点云配准的深度图像匹配方法。本发明在传统两阶段点云配准过程中加入校正配准,解决了粗配准失效使得精配准无法收敛并导致最终配准失败问题。在粗配准过程中,使用了深度神经网络提取出的特征,相较于传统点云特征描述,提高了特征描述的准确性。具体包括以下步骤：接收模板深度图像和目标深度图像并转为点云形式数据；使用深度神经网络提取两幅的关键点与特征点信息；使用计算出特征信息,对模板点云和目标点云依次进行粗配准处理,校正配准和精配准,获得两幅点云间的姿态变换矩阵并计算出模板图像相对于目标图像在X轴,Y轴,Z轴上的平移和旋转。利用本发明公开的方法,可以有效地实现对不同分辨率下的深度图像匹配。
- 出版日期2020-8-4
- 单位华东师范大学
