[發明專利]點云配準方法和系統在審
| 申請號: | 201510977586.1 | 申請日: | 2015-12-23 |
| 公開(公告)號: | CN105654422A | 公開(公告)日: | 2016-06-08 |
| 發明(設計)人: | 徐勝攀 | 申請(專利權)人: | 北京觀著信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06T3/00 | 分類號: | G06T3/00 |
| 代理公司: | 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人: | 賈滿意 |
| 地址: | 100101 北京市朝*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 點云配準 方法 系統 | ||
1.一種點云配準方法,其特征在于,包括以下步驟:
通過SIFT算法從待配準點云中選取多個同名點,并利用多個所述同名點按 照預設模型對所述待配準點云進行全局配準;
將多個所述同名點作為索引點,采用點云配準算法對經過所述全局配準的 所述待配準點云進行局部配準。
2.根據權利要求1所述的點云配準方法,其特征在于,所述通過SIFT算 法從所述待配準點云中選取多個同名點,并利用多個所述同名點按照預設模型 對所述待配準點云進行全局配準步驟包括:
對所述待配準點云進行柵格化,轉化為數字表面模型;
利用SIFT算法對所述數字表面模型進行特征檢測,生成特征描述子;
對兩組所述特征描述子進行特征匹配,生成初始同名點對;
從所述初始同名點對中選取同名點;
利用所述同名點,按照預設模型對所述待配準點云進行全局配準。
3.根據權利要求2所述的點云配準方法,其特征在于,所述從所述初始同 名點對中選取同名點步驟包括:
利用同名點之間的實際三維距離約束條件對所述初始同名點對進行篩選;
從篩選出的所述初始同名點對中,采用交互式的方式選取同名點。
4.根據權利要求1至3任意一項所述的點云配準方法,其特征在于,所述 預設模型為:
對所述待配準中的樣本點云進行初步平移,使得兩個所述待配準點云的同 名點的重心重合;
對經過所述初步平移后的所述待配準點云,求解旋轉矩陣和進一步平移的 平移向量。
5.根據權利要求4所述的點云配準方法,其特征在于,所述待配準點云的 個數為兩個,將其中一個所述待配準點云作為模板,另一個所述待配準點云作 為樣本;所述點云配準算法為ICP算法;
所述將多個所述同名點作為索引點,采用點云配準算法進行局部配準步驟 包括:
根據所述索引點選取位于所述模板中的點,并記為點集S1;
根據索引點,選取所述樣本中位于所述索引點位置預設半徑范圍內的點, 記為點集S2,并對所述點集S2建立KD樹;
基于所述點集S1,選取所述點集S2中距所述點集S1歐氏距離最近的點作 為對應點;
根據所述對應點,基于所述預設模型計算臨時變換矩陣M1,若配準誤差收 斂或達到最大迭代次數,則采用累積變換矩陣M對待配準點云進行變換;否則, 基于所述臨時變換矩陣M1更新所述累積變換矩陣M;其中,通過M=M1*M更 新所述累積變換矩陣M,且所述累積變換矩陣M的初始值為單位矩陣;
根據所述臨時變換矩陣M1對所述點集S2進行變換,生成新的點集S2,并 返回所述對所述點集S2建立KD樹步驟。
6.一種點云配準系統,其特征在于,包括全局配準模塊和局部配準模塊;
所述全局配準模塊用于通過SIFT算法從待配準點云中選取出多個同名點, 并利用多個所述同名點按照預設模型對所述待配準點云進行全局配準;
所述局部配準模塊用于將多個所述同名點作為索引點,采用點云配準算法 對經過所述全局配準的所述待配準點云進行局部配準。
7.根據權利要求6所述的點云配準系統,其特征在于,所述全局配準模塊 包括柵格化單元、特征檢測單元、特征匹配單元、同名點選取單元和全局配準 單元;
所述柵格化單元用于對所述待配準點云進行柵格化,轉化為數字表面模型;
所述特征檢測單元用于利用SIFT算法對所述數字表面模型進行特征檢測, 生成特征描述子;
所述特征匹配單元用于對兩組所述特征描述子進行特征匹配,生成初始同 名點對;
所述同名點選取單元用于從所述初始同名點對中選取同名點;
所述全局配準單元用于利用所述同名點,按照預設模型對所述待配準點云 進行全局配準。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于北京觀著信息技術有限公司,未經北京觀著信息技術有限公司許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201510977586.1/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
- 上一篇:一種對存在遮擋情況的圖像去模糊方法
- 下一篇:一種心理咨詢管理系統和設備





