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⛄ 内容介绍
针对点云配准时间长,收敛缓慢,对应点匹配易错等缺点,提出一种基于内部形态描述子(ISS)特征点结合改进迭代最近点(ICP)的点云配准算法.首先采用ISS算法进行点云特征提取,并以快速点特征直方图进行特征描述,然后通过采样一致性算法完成点云的初始配准,使两片不同角度点云获得一个相对较好的初始位姿,最后通过k维树近邻搜索法加速对应点对的查找,以提高点云ICP精细配准效率.实验结果表明,与传统配准算法相比,该算法配准精度高,而且执行速度快.
⛄ 部分代码
clc
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close all
P = ascread('bun000.asc');
P = P{2};
figure;
x=P(1,1:1:end);
y=P(2,(1:1:end));
z=P(3,(1:1:end));
c=z+1;
scatter3(x,y,z,1,c,'filled');
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view(2)
title('原始数据')
Mdl_p = createns(P','NSMethod','kdtree','Distance','minkowski','p',2);
[idx_rn_p,dis_p]=rangesearch(Mdl_p,P',0.005);
idx_fe_p = My_ISS(P,0.005,0.8,0.4,idx_rn_p,dis_p);
figure;
x=P(1,idx_fe_p(1:1:end));
y=P(2,idx_fe_p(1:1:end));
z=P(3,idx_fe_p(1:1:end));
c=z+1;
scatter3(x,y,z,2,c,'filled');
colorbar
view(2)
title('关键点选取结果')
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 徐鹏, 惠振阳. 基于MATLAB实现点云噪声剔除算法研究[C]// 贵州省岩石力学与工程学会2014年学术年会. 2014.
[2] 白光亚, 宋涛, 李丹,等. 基于ISS-CPD算法的三维激光点云数据处理技术[J]. 山东农业大学学报(自然科学版), 2019.
[3] 李仁忠, 杨曼, 田瑜,等. 基于ISS特征点结合改进ICP的点云配准算法[J]. 激光与光电子学进展, 2017, 54(11):8.
[4] 葛宝臻, 周天宇, 陈雷,等. 基于改进ISS特征点与人工蜂群算法的点云拼接方法[J]. 天津大学学报：自然科学与工程技术版, 2016, 49(12):7.
