此类算法中最为著名的是ICP(Iterative Closest Point)算法[6],但该算法只适用于存在明确对应关系的点集,并且计算速度慢。为此,在其他传统ICP算法[7]的基础之上,提出基于KDTree[8]的改进ICP算法,包括基于KDTree搜索对应点对和矩阵变换参数的计算两方面的内容。 3.1 传统ICP配准算法 基本思路:在对应点云中搜寻最邻近...
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、纹理映射提供强有力的理论和实践基础。 关键词: 激光点云;ICP算法;KDTree;曲面化 DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2015.14.025 被引量: 6 ...
旋转匹配(RPM):是一种基于图形模型的点云配准算法,它将点云表示为一个无向图形,并在图形上定义一个能量函数,该函数通过最小化点云间的平移和旋转来使其对齐。与ICP算法相比,RPM算法具有更好的鲁棒性和可靠性,并且适用于非刚性变形目标的运动估计。RPM算法的优点在于可以处理非刚性目标的运动估计问题,而且鲁棒性和...
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...
基于kdtree与四元数的迭代最近点ICP算法的matlab实现 介绍:点云配准简单说就是将从多个相机获得的数据进行拼接,在统一的世界坐标系下进行表达,类似于数学中的映射关系.主要就是寻找多个点云之间的对应关系,将其他坐标系中的点云映射到一个点云坐标系下。整个的配准过程可以分为以下三个步骤:1、寻找对应关系;2、求...
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、...
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来实现对ICP算法的改进,并求出刚体变换后的旋转平移矩阵,提高点云配准精度.实验表明,相较于传统ICP算法,本文方法的配准精度有了...