典型文献
基于点云边界质心的粗配准方法
文献摘要：
点云配准的质量直接影响着三维重建的质量.针对传统K-4PCS耗时长且易出现错误匹配等问题,文中提出一种基于边界质心的点云粗配准方法.通过对点云进行边界提取,既保留点云外表特征,又减少了点云数据的大小,提高了粗配准速度.为了加快边界点的提取速度,使用K-D tree算法完成对k近邻点的搜索.通过配准边界点的质心,减少点云初始距离并增加重叠度,保证了粗配准的精度.实验结果证明,文中方法在粗配准速度和精度方面都优于传统K-4PCS算法,其速度约为传统K-4PCS算法的2倍,平移和旋转精度也比传统K-4PCS高了40％以上.文中所提方法对提高点云粗配准的速度和精度具有一定的参考价值.
文献关键词：
点云配准;粗配准;快速配准;边界提取;k近邻点;边界质心;K-4PCS;K-D tree
中图分类号：
作者姓名：
陆尚鸿;李文国
作者机构：
昆明理工大学 机电工程学院,云南 昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]陆尚鸿;李文国-.基于点云边界质心的粗配准方法)[J].电子科技,2022(04):53-59,66
A类：
边界质心
B类：
配准方法,点云配准,三维重建,4PCS,误匹配,点云粗配准,边界提取,留点,外表,点云数据,边界点,tree,近邻,邻点,少点,重叠度,中方,平移,旋转精度,高点,快速配准
AB值：
0.273576
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