快速四点一致性点云粗配准算法
刘世光1,2(
),王海荣1,刘锦1 1. 天津大学智能与计算学部, 天津 300350
2. 天津市认知计算与应用重点实验室, 天津 300350
收稿日期:2018-06-07出版日期:2019-04-20发布日期:2019-04-19作者简介:刘世光(1980—)，男，山东临沂人，教授，博士，主要研究方向为可视化仿真，计算机图形学，虚拟现实等. E-mail：基金资助:国家自然科学基金项目(61672375);国家自然科学基金项目(61170118);天津市自然科学基金项目(14JCQNJC00100)Fast 4-points congruent sets for coarse registration of 3D point cloud
Shiguang LIU1,2(),Hairong WANG1,Jin LIU1 1. Division of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin 300350, Tianjin, China
2. Tianjin Key Laboratory of Cognitive Computing and Application, Tianjin 300350, Tianjin, China
Received:2018-06-07Online:2019-04-20Published:2019-04-19Supported by:国家自然科学基金项目(61672375);国家自然科学基金项目(61170118);天津市自然科学基金项目(14JCQNJC00100)摘要/Abstract
摘要： 为了解决四点全等集合(4-points congruent sets, 4PCS)在两片点云重叠率较低的情况下算法耗时长且配准容易失败的问题,提出快速四点一致性集合(fast 4-points congruent sets, F-4PCS)解决点云配准问题。给出一种新的选择四点基的方法,给定源点云和目标点云,分别提取出它们的边界,将边界扩展为边界特征带,在边界特征带中选取具有一致性的四点基集合,从而避免一些不必要的迭代。通过对四点基的特征限制,去除无效的四点基,减少算法的验证时间,提高计算效率。在相关数据集上的试验表明,在点云重叠率较低等情况下F-4PCS方法比4PCS方法更加高效且配准成功率较高。
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