问利用点云库ICP进行二维点匹配EN图像配准目的在于比较或融合。针对同一对象在不同条件下获取的图像，因为激光扫描光束受物体遮挡的原因，不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法，常用的算法有最
如果点云数据有除空间中坐标外的附加信息,如来自LIDAR传感器的点云数据,那么它可能具有每个点的附加值,例如“反射率”,其是在该位置中障碍物反射多少激光光束的量度。 在这种情况下,点云数据可能是N×4阵列。 三维点云配准 点云的配准过程,就是求两个点云之间的一个旋转平移矩阵,源点云通过旋转平移矩阵后,变换...
专利摘要显示,本公开提供了一种单木二维稀疏点对匹配方法及装置、电子设备、存储介质,其采用利用全等三角形的性质对三角形匹配对进行投分处理,可以从大量冗余点中挑选出分数最高的匹配对,即便噪声或冗余点很多也可以获得最优匹配。另外,常规点云匹配算法常常通过邻域(相邻的n个点)特征来构建描述子进行匹配,由于稀疏点...
目标函数式(2)中的对应矩阵其中的mjk有三种取值:第一种,mjk=1,表示二维点云{Xj}中的一个点与二维点云{Yk}中只有1个 点是完全匹配;第二种,0<mjk<1,表示二维点云{Xj}中的一个点与二维点云{Yk}中的一个点是部分匹配;第三种,mjk=0,表示二维点云{Xj}中的一个点与二维点云{Yk}中的点是空匹配,...
采集无人机激光雷达点云图像,通过旋转平移方法、双边滤波方法对图像预处理,利用二维正态分布算法和动态时间规整算法完成点云特征提取,使用初始变换矩阵估计算法对点云进行粗匹配,再使用近点迭代算法进行点云快速精匹配,通过两次匹配实现无人机激光雷达点云快速匹配。实验结果表明,所提方法的无人机激光雷达点云图像去噪...