无阈值改进随机抽样一致性点云配准算法

摘要：

针对点云配准中存在大量错误点对,影响点云配准精度以及收敛速度问题,提出一种基于错误点对剔除的无阈值改进随机抽样一致性配准算法.在特征点提取阶段:引入边缘点检测算法剔除特征点中的边缘点,减少特征匹配中边缘点因特征描述不完整而产生的错误点对;在误匹配剔除阶段:基于错误点对在同一点云以及两点云间的空间位置分布特性,采用距离约束法结合无阈值改进随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除初始点对中错误点对,得到最终的匹配点对进行点云配准.实验结果表明:相比传统点云配准算法,改进算法有效提高了点云的配准精度以及收敛速度.

关键词：三维点云配准、误匹配点对剔除、边缘点检测、距离约束法、无阈值改进RANSAC算法

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：72-76