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公开(公告)号：CN114677418B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210406849.3
申请日：2022-04-18
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于点云特征点提取的配准方法，属于三维配准技术领域。该方法首先使用改进的体素滤波分别对源点云和目标点云进行下采样处理；其次对下采样后的点云使用内在形状签名特征点检算法提取特征点，得到含有丰富的几何特征信息的点云；然后对提取到的特征点进行描述得到特征描述子；接着使用改进的随机采样一致性算法进行粗配准，获得最佳变换矩阵；最后在最佳变换矩阵的基础上使用基于KD树的迭代最佳点算法进行精配准，通过迭代得到最终的变换矩阵，将源点云转换为目标点云下的坐标系从而完成配准。这种基于点云特征点提取的配准方法配准精度高，配准速度快，鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN114677418A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210406849.3
申请日：2022-04-18
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于点云特征点提取的配准方法，属于三维配准技术领域。该方法首先使用改进的体素滤波分别对源点云和目标点云进行下采样处理；其次对下采样后的点云使用内在形状签名特征点检算法提取特征点，得到含有丰富的几何特征信息的点云；然后对提取到的特征点进行描述得到特征描述子；接着使用改进的随机采样一致性算法进行粗配准，获得最佳变换矩阵；最后在最佳变换矩阵的基础上使用基于KD树的迭代最佳点算法进行精配准，通过迭代得到最终的变换矩阵，将源点云转换为目标点云下的坐标系从而完成配准。这种基于点云特征点提取的配准方法配准精度高，配准速度快，鲁棒性强。
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