基于改进正态分布变换算法的点云配准

被引:29
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作者
张晓 [1 ,2 ]
张爱武 [1 ]
王致华 [1 ]
机构
[1] 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室
[2] 太原理工大学艺术遗产研究中心
基金
北京市自然科学基金;
关键词
图像处理; 正态分布变换算法; SURF算法; 点云影像化;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
正态分布变换(NDT)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)中的点云配准算法。针对地面激光扫描(TLS)数据的特点,改进了NDT算法,提出了一种基于SURF的NDT配准算法,使之能应用在TLS中。该算法首先建立点云和图像间的映射关系把点云影像化;利用加速稳健特征(SURF)算法提取图像的特征点并找出特征点对;根据映射关系找到相应的三维特征匹配点,求出变换矩阵,完成点云初始配准。在NDT算法中,设置初始矩阵为单位矩阵,对点云体素化并使用概率分布函数对点云精细配准。实验结果证明,该算法不但适用于地面激光数据的配准,且其配准精度高、运算时间少,尤其对于不同分辨率的点云有良好的配准效果。
引用
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