基于二次误差的点云配准算法
Point cloud registration algorithm based on quadric error
广西师范大学 计算机科学与工程学院, 广西 桂林 541006
摘要
提出了一种基于二次误差的特征描述子，该特征描述子具有旋转不变性。通过提取点的二次误差和邻域点二次误差得到两种特征描述子。基于高斯混合模型的点云配准算法层出不穷，主要原因是概率模型在噪声和离群值方面具有更好的鲁棒性，然而该类方法对于尺度较大的旋转表现并不好，为此将二次误差特征描述子作为高斯混合模型的局部特征优化了高斯混合模型较大旋转中的配准效果，并提出基于双特征的配准策略优化了单一特征的缺陷。通过实验与鲁棒的ICP（iterative closest point）以及流行的基于特征的配准算法在配准效率和配准精度方面进行对比，效率是鲁棒性ICP的3~4倍。在大尺度的旋转中提出的算法具有良好的鲁棒性并且优于大多数流行的算法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61866005)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0193
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 270-274,279
文章编号: 1001-3695(2022)01-048-0270-05
发布历史
[2022-01-05] 印刷出版
引用本文
卢月妮, 黄健民, 许光润, 等. 基于二次误差的点云配准算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (1): 270-274,279. (Lu Yueni, Huang Jianmin, Xu Guangrun, et al. Point cloud registration algorithm based on quadric error [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (1): 270-274,279. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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