[發明專利]三維掃描系統中點云拼接用邊界特征點配準方法

有效

• 申請號: 201410208338.6
• 申請日: 2014-05-16
• 公開（公告）號: CN103955939B
• 公開（公告）日: 2018-06-19
• 發明（設計）人: 王勇;唐靖;饒勤菲
• 申請（專利權）人: 重慶理工大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G01B21/20
• 代理公司: 重慶博凱知識產權代理有限公司 50212
• 代理人: 穆祥維

本發明公開了一種三維掃描系統中點云拼接用邊界特征點配準方法，步驟如下：1)三維激光掃描儀獲取不同視角真實物體表面的空間采樣點；2)使用點云重心距離特征的邊界檢測方法提取不同視角的點云邊界特征點；3)根據提取的點云邊界特征點運用改進的迭代最鄰近點(ICP)算法配準點云；4)根據配準誤差標準評價配準精度，驗證配準結果是否達到配準要求。本發明通過對待配準點云進行邊界特征點提取，避免了傳統ICP算法需遍歷點云數據中每個點查找對應點的缺陷，在保證配準精度基礎上，有效降低算法復雜度的同時顯著提高了點云配準的效率。

技術領域

本發明屬于逆向工程、圖像處理等技術領域，具體涉及一種三維掃描系統中點云拼接用邊界特征點配準方法。

背景技術

點云數據一般是通過三維掃描儀等測量儀器獲取物體表面離散點的三維幾何坐標，由于受測量物體的大小、環境以及測量器具等因素的限制，每次只能測量物體的一個側面，因此，為獲得被測物體的完整數據信息，需要從多個不同角度對物體進行掃描。將不同視角下的點云數據統一到同一坐標系中的過程即為點云數據的配準。伴隨著三維模型重建在逆向工程、工業檢測、醫學圖像處理、文物保護等眾多領域的廣泛應用，三維點云數據配準技術也成為熱門和重要的研究課題。

現有點云數據配準技術主要分為：手動配準、依賴儀器配準和自動配準，其中自動配準技術獲得了最為廣泛的應用，該技術主要包含粗配準和精確配準兩個步驟。粗配準是為精確配準提供良好初始值的前提，精確配準則是決定點云配準誤差的關鍵，相關專家學者在精確配準方面做了大量相關研究。目前運用最為廣泛的精確配準算法為迭代最鄰近點算法(iterative close point,ICP)。ICP算法最早由Besl等人和Chen等人分別提出，但其缺點主要有：初始點云的好壞直接影響到拼接精度，迭代耗時、收斂較慢、配準易受噪聲干擾、易陷入局部最優等。為獲得精確配準結果，國內外學者對經典ICP算法做了大量研究和改進。如在不規則曲面點云配準方面，采用粗配準和剛性特征改進的ICP算法進行配準，實現了不規則曲面點云的精確配準。雖然該算法的收斂速度和拼接質量都得到了一定提高，但是沒有考慮到噪聲對配準精度的影響，在某些情況下魯棒性較差。如結合基于曲率特征點的ICP改進算法可以有效的對未知點云進行配準,在配準速度上有明顯優勢。但必須在初始配準的保證下,才會使配準不至于趨向錯誤方向。否則，當兩片點云的旋轉錯位和平移錯位比較大時，僅僅使用改進的ICP精確配準會導致配準陷入局部最優。如賦予對應點權重和引入M—估計的改進ICP算法，在粗配準基礎上運用改進ICP算法進行精確配準。該改進算法解決了經典ICP算法的效率瓶頸，有效剔除了異常點對算法的影響，提高了算法的精確性和可靠性，但在最近點對搜索效率上有待進一步提高。

當前，現有迭代最鄰近點(ICP)方法是：在通過三維掃描儀獲取不同視角的點云數據后，運用ICP算法每次尋找兩個點集中的最近點，并使其歐式距離的平方和最小，從而計算出點云間的剛體變換。將該剛體變換應用于點云獲得新的目標點云，若目標函數誤差收斂于給定閾值，終止迭代，否則繼續查找最近點。

如圖1所示，圖1采用改進迭代最近點方法進行點云數據配準，然而該點云配準方法存在以下不足和缺陷：

(1)該算法提取點云邊界特征點的算法復雜度較高且沒有改進搜索策略，導致最近點對搜索效率不高，從而影響配準效率。

(2)該算法必須在初始配準的保證下,才會使配準不至于趨向錯誤方向。否則，當兩片點云的旋轉錯位和平移錯位比較大時,僅僅使用改進的ICP精確配準會導致配準陷入局部最優。

因此，要想得到快速精確地配準結果，運用新的點云邊界提取方法獲得邊界特征點，在邊界特征點中通過K-D樹搜索加速查找最近點對，能夠加快搜索速度，進一步提高配準效率。

發明內容

針對現有技術中存在的上述不足，本發明提供了一種提高配準速度的三維掃描系統中點云拼接用邊界特征點配準方法。

為了解決上述技術問題，本發明采用了如下技術方案：