三維點云數據配準算法研究.pdf

1、真實物體的三維重建是計算機視覺領域的一個重要課題,有著廣泛的應用前景。對目標物體進行三維重構之前，首先需要獲取目標物體的三維數據。三維激光掃描技術是一種采集三維數據的新興手段，可以準確快速的采集到目標物體的三維點云數據。但是由于受到觀察環(huán)境、觀測儀器和物體本身形狀的多個限制，不可能一次性得到復雜目標物體的所有三維點云數據。因此，應首先通過三維激光掃描儀從不同視角獲取目標物體表面的三維點云數據，然后將不同視角下采集得到的三維點云數據進行拼

2、接，最后再在同一空間坐標系內進行融合，從而完成對目標物體完整的點云模型構造。三維點云數據配準是三維建模中的關鍵技術，它直接影響最后的合成結果和模型精度。目前常用的點云配準方法是采用迭代方式逐漸逼近最佳結果，其迭代速度較慢，并且在數據集初始位置差異較大時，可能會出現錯誤的配準結果。
　　本文針對剛性物體的三維點云數據，研究了點云數據幾何特征提取和配準過程中遇到的問題，通過特征點集確定匹配點集，再將隨機采樣一致性算法和最近點迭代算法相

3、結合來進行點云數據配準算法的優(yōu)化。主要開展的工作如下：第一，通過目標點及其鄰域點擬合曲面，通過曲面的幾何曲率變化提取三維點云數據的特征點，組成特征點集。第二，通過豪斯多夫距離條件從特征點集中篩選出初始匹配點集，然后通過隨機采樣一致性算法結合距離約束條件對初始匹配點集中的錯誤點對進行剔除，獲得準確的匹配點集以及初始轉換矩陣。第三，采用優(yōu)化后的目標函數解算方法，利用迭代最近點算法通過不斷迭代，求出最終的剛體轉換矩陣，完成三維點云數據的配準工