【摘 要】
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针对传统匹配方法存在匹配精度低、速度慢等问题,本文提出一种基于扩展的PFH特征的点云匹配算法,该算法采用先粗配再细配的策略。首先利用ISS特征检测算法获取点云上的显著特
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院; 西安财经大学实验实训教学管理中心; 北京师范大学艺术与传媒学院;
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针对传统匹配方法存在匹配精度低、速度慢等问题,本文提出一种基于扩展的PFH特征的点云匹配算法,该算法采用先粗配再细配的策略。首先利用ISS特征检测算法获取点云上的显著特征点集;其次对特征点进行EPFH特征描述;然后通过采样一致性算法估算刚体变换矩阵,完成待匹配点云和目标点云的初始匹配;接着使用基于k-d树的迭代最近点算法实现两片点云的精细匹配;最后将本文算法分别应用于公共数据集和兵马俑特殊数据集进行实验验证,并与传统方法进行对比。实验结果表明,相比传统方法而言,本文算法具有更高的匹配精度和速度。
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