公开(公告)号：CN111080684B

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN201911276127.5

申请日：2019-12-12

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 陆军 ,  陈坤 ,  范哲君 ,  朱波 ,  王茁 ,  韦攀毅

IPC: G06T7/33

Abstract: 本发明提供一种点邻域尺度差异描述的点云配准方法，通过对源点云和目标点云中离散点进行最小二乘曲面拟合得到局部曲面，求出曲面的形状指数SI，即该离散点的形状指数，选取形状指数在邻域内最大或最小且满足阈值的点作为点云的关键点；进行特征描述符构造，计算关键点在不同邻域半径下的特征归一化向量差值和法向量夹角差值组合成点领域尺度差异描述符；根据特征描述符的相似程度找出对应点并使用二重筛选和基于全局距离的最优查找算法分别滤除错误点对和估计对应关系。本发明得到的关键点具有很好的代表性和区别性，对点云分布密度差异较大或存在噪声点的情况效果明显，计算简单，提高点云配准速度和精度，具有很好的抗干扰能力。

公开(公告)号：CN111080684A

公开(公告)日：2020-04-28

申请号：CN201911276127.5

申请日：2019-12-12

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 陆军 ,  陈坤 ,  范哲君 ,  朱波 ,  王茁 ,  韦攀毅

IPC: G06T7/33

Abstract: 本发明提供一种点邻域尺度差异描述的点云配准方法，通过对源点云和目标点云中离散点进行最小二乘曲面拟合得到局部曲面，求出曲面的形状指数SI，即该离散点的形状指数，选取形状指数在邻域内最大或最小且满足阈值的点作为点云的关键点；进行特征描述符构造，计算关键点在不同邻域半径下的特征归一化向量差值和法向量夹角差值组合成点领域尺度差异描述符；根据特征描述符的相似程度找出对应点并使用二重筛选和基于全局距离的最优查找算法分别滤除错误点对和估计对应关系。本发明得到的关键点具有很好的代表性和区别性，对点云分布密度差异较大或存在噪声点的情况效果明显，计算简单，提高点云配准速度和精度，具有很好的抗干扰能力。