【摘 要】
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本文在朱延娟等人(2006),罗先波等人(2004)论文中算法的基础上,通过引入新的对应点匹配度量和改进最近点迭代算法,提出了一种新的对扫描点云数据进行配准的算法。算法分为初始配准和二次配准两个阶段.在初始配准阶段,本文运用朱延娟等人(2006)论文中拟合曲面的方法计算曲率、法失和主方向等几何信息.与其算法不同,本文不仅考虑点的曲率相似度,而且引入了点的邻域曲率相似度度量。本文进一步根据刚体变换的
【机 构】
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吉林大学 数学研究所 吉林省 长春市 130012 吉林大学 商学院 吉林省 长春市 130012
【出 处】
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全国第15届计算机辅助设计与图形学学术会议
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本文在朱延娟等人(2006),罗先波等人(2004)论文中算法的基础上,通过引入新的对应点匹配度量和改进最近点迭代算法,提出了一种新的对扫描点云数据进行配准的算法。算法分为初始配准和二次配准两个阶段.在初始配准阶段,本文运用朱延娟等人(2006)论文中拟合曲面的方法计算曲率、法失和主方向等几何信息.与其算法不同,本文不仅考虑点的曲率相似度,而且引入了点的邻域曲率相似度度量。本文进一步根据刚体变换的特点和不变量,引入了基于旋转轴的共面约束、距离约束、超线段约束等匹配度量,从而得到了一组可信度较高的匹配点对.当匹配点对的数目较少时,可根据点对的法失和主曲率方向求解初次配准参数;否则,在通常情况下,我们对每个匹配点对,计算旋转变换时应的三个旋转角度,使用几何哈希方法投票选出票数最多的旋转角度,将其对应的变换作为初次配准参数.这样得到的初次配准参数是比较准确的.在二次配准阶段,本文采用了改进的罗先波等人(2004)论文中的最近点迭代算法。计算实例表明,算法一次配准效果良好,二次配准效果更加精确.
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