摘要: 在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、...
在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、曲面化...
摘要: 在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、...
在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、曲面化...
基于KDTree 改进的 ICP 算法在点云配准中的应用研究 郭俊辉 【摘要】在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统 Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到 三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于 KDTree 改进的 ICP 算法以实现激光点云数据的快速精细化...
在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、曲面化...
KDTree曲面化在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point (ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求.针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准.通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角...
在点云配准过程中,为了提高点云的配准精度,针对ICP算法对于初始位姿的局限性,对点云数据进行Super4PCS+ICP的"先粗后精"处理.首先利用KDTree树搜索对应点,用局部区域的特征度确定特征点集,再使用Super4PCS算法实现粗配准.针对精配准提出KDTree树来加快速度,SVD求解对应点参数,常数为1的加权平均,求解误差函数等手段...