三維重建中的點(diǎn)云拼接算法研究.pdf

1、隨著三維掃描設(shè)備與計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)的迅猛發(fā)展，同時(shí)各行各業(yè)都面臨著信息化、智能化和現(xiàn)代化的發(fā)展需求，使得三維重建技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。本文主要研究三維重建中的點(diǎn)云拼接技術(shù)，通過以散亂點(diǎn)云為研究對(duì)象，研究如何提高點(diǎn)精簡與點(diǎn)云配準(zhǔn)的效率，提出了基于法矢夾角的點(diǎn)云精簡算法和基于單位四元數(shù)的ICP改進(jìn)算法。本文的主要工作如下:
　　第一，研究點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采集和處理技術(shù)。本文從點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集方式的不同對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)的分類，研究了點(diǎn)云數(shù)據(jù)

2、之間拓?fù)潢P(guān)系的構(gòu)建方法，包括八叉樹法、KD-tree法和柵格化法，并分析了每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　第二，提出一種基于法矢夾角的點(diǎn)云精簡算法。本文利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)的法矢量特征，通過計(jì)算每一點(diǎn)與其k近鄰點(diǎn)的平均法矢夾角，引入關(guān)鍵度的概念，計(jì)算每一點(diǎn)的關(guān)鍵度的值，通過與預(yù)先設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，完成粗精簡，然后對(duì)粗精簡后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行不同比例的二次精簡，最后從理論和實(shí)驗(yàn)的角度驗(yàn)證該算法的正確性與高效性。
　　第三，通過對(duì)傳統(tǒng)的ICP算法

3、的原理進(jìn)行分析研究，提出一種基于單位四元數(shù)的ICP改進(jìn)算法。利用KD-tree對(duì)最近點(diǎn)鄰域進(jìn)行搜索，加快了對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)的搜尋速度。以曲率為基礎(chǔ)構(gòu)建點(diǎn)云數(shù)據(jù)的鄰域空間，提出一個(gè)匹配度的概念來衡量點(diǎn)對(duì)之間的匹配程度，通過設(shè)定閾值除去錯(cuò)誤的點(diǎn)對(duì)。采用單位四元數(shù)法求解旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣，利用相鄰兩次的最近點(diǎn)間的距離差作為迭代結(jié)束的條件，完成最終的配準(zhǔn)。由于采用KD-tree搜尋最近點(diǎn)，這在一定程度上提高了點(diǎn)對(duì)匹配的速度，縮短了點(diǎn)云配準(zhǔn)的整體耗時(shí)。同