基于改进特征匹配的点云数据无缝拼接研究

摘要：

针对现代传感器由于自身扫描范围限制不能一次性完成对象的扫描,需重复多视角来获取对象完整三维信息的问题,提出一种通过传感器实时获取周围场景来实现三维点云拼接的方法.首先,传感器采集场景的深度信息和彩色信息来获取连续帧间的SURF特征点,并计算特征描述子;然后,采用局部特征描述的粗配准和ICP方法将不同视角下的点云转换到统一的坐标系下,并通过RANSAC算法剔除误匹配;最后,结合得到的平移矩阵和旋转矩阵完成点云数据的无缝拼接.实验结果表明,应用特征匹配方法进行点云拼接的算法在消除公共部分冗余数据的同时,能够比较完整的保留两组点云之间互补包含的点云数据.

关键词：随机抽样一致性、特征点提取、点云特征匹配、点云拼接

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省自然基金

在线出版日期：2020-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：200-205