三維點云自動拼接算法研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的不斷更新升級和硬件設(shè)備的發(fā)展，計算設(shè)備處理數(shù)據(jù)的能力得到不斷加強，使得以前不能夠處理的信息成為可能，比如三維數(shù)據(jù)。從而也推動了三維數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不斷向前發(fā)展，不斷向日常應用延生，在各行各業(yè)發(fā)光發(fā)熱。例如：3D電影制作、醫(yī)學圖像處理、逆向工程、文物古跡保護工作、3D打印設(shè)備制造等。其中逆向工程技術(shù)在各行各業(yè)工程應用中尤其廣泛，是現(xiàn)代工業(yè)設(shè)計和制造必備技術(shù)之一。點云配準技術(shù)是逆向工程的重要一環(huán)也是難點之一，點云間的貼合程度將

2、直接影響整體三維模型的精度，因此成為學術(shù)界研究熱點。通常受點云獲取設(shè)備鏡頭角度以及三維物體本身形狀的影響，很難一次取得物體360度的全部數(shù)據(jù)。業(yè)界通常做法為通過多次從不同角度獲取三維物體點云數(shù)據(jù)，然后通過點云配準算法把各視角點云拼接為完整點云數(shù)據(jù)。點云配準實質(zhì)就是把多片不同坐標系下的同一物體點云移動到一個共同的坐標系下的過程。點云配準有手動配準和自動配準之分，通常所說點云配準算法為自動配準算法。自動配準算法又可以分為局部配準算法和全局配

3、準算法，全局配準算法通常精度較高和抗噪性能較好，但往往需要點云有較好的初始位姿并且需要處理數(shù)據(jù)較多所以需要耗費更多的時間，代表算法有ICP算法和遺傳算法等。局部算法速度快但精度稍差，常用的算法有基于幾何特征的一類算法。兩種算法各有優(yōu)點及相應缺陷，當前較為成熟算法通常把兩類算法組合在一起進行使用，即通過局部算法進行粗配準，為精配準提供初始值，精配準則負責提高最終配準精度。
　　本文從點云配準過程中需要的最基礎(chǔ)知識入手，詳細推導了本文

4、中需要用到的基礎(chǔ)內(nèi)容，比如組成變換矩陣的各種剛體間的平移變換，計算變換矩陣需要用到的奇異值法和四元素法的基礎(chǔ)理論，以及在點云數(shù)據(jù)處理過程中運用最頻繁的kd-tree搜索方法。對當今經(jīng)典的粗配準算法和精配準算法進行了分析和論述，給出了每一種算法的詳細推導過程，指出了各種配準方法的適用范圍和局限性。在總結(jié)了大量優(yōu)秀算法基礎(chǔ)上，文中設(shè)計了一種新的基于曲面擬合特征的點云快速配準方法，設(shè)計的以多鄰域曲率差異值作為篩選關(guān)鍵點依據(jù)的方法，有效去除噪聲