典型文献
面向光学测量跨源点云的多尺度采样配准方法
文献摘要：
为了实现具有不同测量尺度、分辨率与精度等特性的跨源点云的精确配准,提出了基于多尺度采样的测量点云数据配准方法.通过尺度滑移算法来滤除高频细节信息,保留轮廓数据,并结合体素网格邻域法来实现点云数据的降采样;对于宏观结构光视觉测量的低分辨率点云数据,通过基于深度学习的渐进式三维点云上采样算法可以精确还原结构光点云的轮廓细节,实现跨源点云在尺度与分辨率上的统一.最后,采用迭代最近点法对处理后尺度近似的数据进行配准,并将配准关系逆向用于原始跨源点云的配准.实验结果表明,多尺度采样方法对于跨源点云的配准精度有所提高,能有效用于发动机叶片等零部件的高性能检测.
文献关键词：
机器视觉;跨源点云;尺度滑移;点云降采样;点云配准;三维测量
中图分类号：
作者姓名：
汪千金;崔海华;张益华;权冬;刘贡平;宁莉
作者机构：
南京航空航天大学机电学院,江苏南京211106;中航西安飞机工业集团股份有限公司,陕西西安710089
文献出处：
引用格式：
[1]汪千金;崔海华;张益华;权冬;刘贡平;宁莉-.面向光学测量跨源点云的多尺度采样配准方法)[J].光学学报,2022(10):131-140
A类：
跨源点云,尺度滑移,点云上采样,点云降采样
B类：
向光,光学测量,配准方法,测量尺,测量点,点云数据配准,滤除,高频细节,细节信息,结合体,邻域法,宏观结构,结构光视觉,视觉测量,低分辨率,渐进式,三维点云,采样算法,原结构,光点,迭代最近点,向用,采样方法,配准精度,发动机叶片,零部件,高性能检测,机器视觉,点云配准,三维测量
AB值：
0.290285
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