一种流行的三维点集配准算法是迭代最近点法(ICP)。随着重叠率的增加,ICP算法的收敛精度和速度都有所提高。在大多数3D扫描系统的情况下,多视点集合的重叠区域通常位于边界处。基于这一特点,提出一种低重叠率的多视点云配准新方法。首先介绍两种采样策略,构造大量点对。通过点对的曲面分类、曲率和邻域曲率匹配,选择...
点集配准研究的问题可以概括如下:假设{M,S}是空间Rd中的两个点集,我们要寻找一种变换T,或者说是一种从Rd空间到Rd空间的映射,将其作用于点集M后,可以使得变换后的点集M和点集S之间的差异最小。将变换后的点集M记为T(M),那么转换后的点集T(M)与点集S的差异可以由某种距离函数来定义,一种最简单的方法是对...
探索利用语义信息提升点集配准鲁棒性和收敛域的可能性; 探索语义区域关联的建模方式。 主要贡献 将点集配准建模为一个层次模型,外层是语义区域关联,内层是点对关联。 将语义区域关联建模为高斯混合模型,使用级联期望最大化的层次关联求解配准问题; 分析使用四种不同点集距离度量的算法性能表现 该工作在多个开源RGBD数据集...
点集配准 点集配准是用于将两个点云集进行匹配,计算其旋转矩阵R和平移矩阵T及尺度变换(Scale),使用两个点集上的点最大可能的重合,这个变换过程就是点集配准。 点集配准算法的经典算法是ICP(Iterative Closet Points) 1)ICP算法核心是最小化一个目标函数: (这里的表述与原文略微有些不同,原文是用四元数加上一个...
1、点云配准过程 就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵(rigid transform or euclidean transform 刚性变换或欧式变换),将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下。 可以表示为以下的方程: 其中 就是target cloud与source cloud中的一对对应点。
本篇我们使用SVD计算点集配准。 下面是《视觉slam十四讲》中的计算方法: 计算步骤如下: 我们看到,只要求出了两组点之间的旋转,平移是非常容易得到的,所以我们重点关注R的计算。展开关于R的误差项,得: 注意到第一项和R无关,第二项由于R'R=I,亦与R无关。因此,实际上优化目标函数变为: ...
点集配准技术（ICP、RPM、KC、CPD） 在计算机视觉和模式识别中，点集配准技术是查找将两个点集对齐的空间变换过程。寻找这种变换的⽬的主要包括：1、将多个数据集合并为⼀个全局统⼀的模型；2、将未知的数据集映射到已知的数据集上以识别其特征或估计其姿态。点集的获取可以是来⾃于3D扫描仪或测距仪的...
plot3(X(:,1),X(:,2),X(:,3),'r.'); plot3(Pre(:,1),Pre(:,2),Pre(:,3),'go'); 处理效果和四元数法一致: 原始点集: 其中蓝点为原始点集,红点为旋转平移后的点集。 配准后点集: 计算得到的旋转平移矩阵,通过对蓝点集进行转换得到绿点集,比较红点集与绿点集是否基本一致。
点集配准的流程包括以下几个步骤: 1. 选择参考图像和待配准图像。参考图像是已知位置和方向的图像,待配准图像是需要进行对齐的图像。 2. 提取特征点。特征点是图像中具有显著性质的点,如角点、边缘点等。提取特征点的方法有很多种,如SIFT、SURF、ORB等。 3. 特征点匹配。将参考图像和待配准图像中的特征点进行...
将点集配准建模为一个层次模型,外层是语义区域关联,内层是点对关联。 1. 将语义区域关联建模为高斯混合模型,使用级联期望最大化的层次关联求解配准问题; 2. 分析使用四种不同点集距离度量的算法性能表现; 3. 该工作在多个开源RGBD数据集上进行测...