基于對偶四元數(shù)的點云配準算法研究.pdf

1、隨著計算機工程的飛速發(fā)展和廣泛應用,三維幾何模型已成繼聲音、圖像、視頻之后的重要數(shù)字媒體。點云模型是以離散采樣點為基元的幾何模型,是三維幾何模型的自然表示方式。點云配準是通過將場景中得到的物體特征和物體模型進行特征匹配來完成的,研究如何從散亂點云中提取隱含的幾何信息和拓撲信息并建立約束。點云配準是尋找一種三維空間剛體平移和旋轉使在不同視角下的三維坐標點云共同部分能夠正確地匹配和搭接。三維點云配準在計算機輔助手術三維導航、虛擬現(xiàn)實、醫(yī)學圖

2、像、機器人以及自動控制等領域有著越來越廣泛應用。
　　 本文主要是對三維點云配準算法及其相關問題進行研究,主要工作內容及創(chuàng)新點如下:
　　 1.對應點集運動參數(shù)估計問題是點云配準中的核心問題。本文采用新穎的對偶四元數(shù),提出一種精確有效的對應點集運動參數(shù)估計算法。該算法最小化一個與旋轉和平移誤差總和有關的目標函數(shù),提供了一種新的對應點集運動參數(shù)求解方法。實驗證明了算法的性能和精度方法要優(yōu)于現(xiàn)存的SVD法和四元數(shù)法。

3、　　 2.探討了點云曲率特征點的提取方法,并在此基礎上提出了一種基于特征點的改進ICP算法。算法在對待配準點云進行初始配準的基礎上,利用曲率特征點集代替原點云進行配準,并使用κ-dTree尋找最近點,最后利用對偶四元數(shù)方法計算坐標變換,提高了配準速度。實驗結果表明,算法效率較高,配準效果理想。
　　 3.提出了一種基于八叉樹空間分割的點云配準算法。算法首先對利用八叉樹對點云進行空間分割,從而可以快速計算點云中每一點的K鄰域；然