改进的多分辨率点云自动配准算法

作者：王勇; 黎春; 何养明; 陈荟西

来源：小型微型计算机系统, 2019, 40(10): 2236-2240.

• 点云配准
• KD-tree
• 多分辨率
• 迭代最近点

为解决三维点云配准精度低、速度较慢、易受噪声和外点干扰的问题,提出一种改进的多分辨率点云自动配准算法.算法首先对源点云和目标点云建立KD-tree以加快近邻点的搜索;然后采用基于法向量和特征直方图的配准方法实现粗配准,并对其中的特征提取部分进行了改进,能有效提取特征点,且不会损失大量特征不明显的点云信息.为了进一步提高配准精度,精配准提出一种改进的多分辨率迭代最近点算法,算法提出利用特征点的稠密度计算点云分辨率,同时对关键点采样方法进行了改进.实验结果表明,对于不同规模和含不同程度噪声的点云,此方法在精度、速度、抗噪性方面都得到了改善.

• 出版日期2019
• 单位重庆理工大学