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、...
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、...
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...
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...
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...
基于KDTree改进的ICP算法在点云配准中的应用研究 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... 郭俊辉 - 《信息技术与网络安全》 被引量: 6发表: 2015年 KD树引导的表面曲率驱动钢坯点云简...
基于KDTree改进的ICP算法在点云配准中的应用研究 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...
BBF算法是对kd-tree算法的一种改进算法,它的原理是改变kd-tree的回溯结构,依据已有的研究可知kd-tree搜索算法的回溯查找时间占到了整个搜索时间的80%,通过实验证明通过改变回溯结构优化的搜索算法,能够有效提升对应点对的查询效率,具有一定的研究价值。面对海量点云数据配准低的问题,采用基于BBF优化改进ICP迭代最近点...