[發(fā)明專利]基于鄰域旋轉(zhuǎn)體積的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710071543.6
• 申請(qǐng)日: 2017-02-09
• 公開（公告）號(hào): CN106846387B
• 公開（公告）日: 2019-07-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 熊風(fēng)光;霍旺;況立群;韓燮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中北大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/33
• 分類號(hào): G06T7/33
• 代理公司: 山西五維專利事務(wù)所(有限公司) 14105
• 代理人: 雷立康

本發(fā)明提供一種基于鄰域旋轉(zhuǎn)體積的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，屬于三維圖像技術(shù)領(lǐng)域，目的是解決現(xiàn)有點(diǎn)云配準(zhǔn)方法存在的配準(zhǔn)速度慢和抗噪性差等技術(shù)問題。包括：載入并分別計(jì)算視角相鄰的源點(diǎn)云和目的點(diǎn)云的源關(guān)鍵點(diǎn)集合和目的關(guān)鍵點(diǎn)集合；對(duì)每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，分別以n倍表面分辨率為鄰域計(jì)算出鄰域內(nèi)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)體積作為描述向量，得到源關(guān)鍵點(diǎn)描述向量集和目的關(guān)鍵點(diǎn)描述向量集；根據(jù)上一步計(jì)算結(jié)果計(jì)算旋轉(zhuǎn)平移矩陣；利用旋轉(zhuǎn)平移矩陣對(duì)源關(guān)鍵點(diǎn)描述向量集進(jìn)行旋轉(zhuǎn)平移得到中間關(guān)鍵點(diǎn)描述向量集；根據(jù)中間關(guān)鍵點(diǎn)描述向量集確定最終的旋轉(zhuǎn)平移矩陣；根據(jù)最終的旋轉(zhuǎn)平移矩陣將源點(diǎn)云變換到目的點(diǎn)云所在坐標(biāo)系得到中間點(diǎn)云；利用ICP算法精確配準(zhǔn)中間點(diǎn)云和目的點(diǎn)云。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于三維圖像技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于鄰域旋轉(zhuǎn)體積的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，該點(diǎn)云配準(zhǔn)方法適用于解決表面具有一部分重合的兩片點(diǎn)云的拼接、配準(zhǔn)問題。

背景技術(shù)

隨著三維(3D)點(diǎn)云掃描技術(shù)的發(fā)展，硬件設(shè)備越來越低廉，三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取越來越便捷。三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域中，如工業(yè)零部件的生產(chǎn)、產(chǎn)品質(zhì)量控制、生物醫(yī)學(xué)、文物、建筑保護(hù)等。在數(shù)據(jù)獲取過程中，由于受測(cè)量設(shè)備視野的限制，通常只能獲取被測(cè)物體的部分表面視圖，而難于一次性獲得物體完整的三維點(diǎn)云模型。因此，需要將從多個(gè)視角獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)變換，統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系下，形成能完整描述物體的三維點(diǎn)云模型，這就是點(diǎn)云配準(zhǔn)問題。

目前，點(diǎn)云配準(zhǔn)方法多采用由Besl等提出的ICP(Iterative Closet Point，最近點(diǎn)迭代)算法及其相關(guān)改進(jìn)算法，其核心思想是通過迭代的方式不斷地尋找兩片點(diǎn)云中的歐式距離最近的點(diǎn)作為匹配點(diǎn)對(duì)，并根據(jù)匹配點(diǎn)對(duì)計(jì)算出變換矩陣，達(dá)到逼近最佳配準(zhǔn)結(jié)果的目的。但是，ICP算法中當(dāng)兩片點(diǎn)云初始位置相距較遠(yuǎn)時(shí)，算法要求提供比較精準(zhǔn)的初始變換矩陣，否則不僅迭代次數(shù)多、收斂速度慢，且易陷入局部收斂、抗噪性差；另外，用于迭代的點(diǎn)云間的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)是基于最近歐式距離來獲取的，容易造成大量的誤匹配點(diǎn)對(duì)，從而增加迭代的次數(shù)和計(jì)算的復(fù)雜度。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法存在的迭代次數(shù)多、收斂速度慢、計(jì)算復(fù)雜、配準(zhǔn)速度慢、抗噪性差等技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于鄰域旋轉(zhuǎn)體積的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

一種基于鄰域旋轉(zhuǎn)體積的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，所述點(diǎn)云配準(zhǔn)方法包括：

步驟1，載入視角相鄰的源點(diǎn)云source和目的點(diǎn)云target，并分別計(jì)算源點(diǎn)云的表面分辨率mr_src和目的點(diǎn)云的表面分辨率mr_tgt；

步驟2，對(duì)源點(diǎn)云source和目的點(diǎn)云target，分別以n*mr_src和n*mr_tgt為鄰域，計(jì)算源點(diǎn)云的法向量normal_src和目的點(diǎn)云的法向量normal_tgt；

步驟3，利用Harris3D算法，根據(jù)源點(diǎn)云的法向量normal_src計(jì)算源點(diǎn)云的源關(guān)鍵點(diǎn)集合keypoints_src，根據(jù)目的點(diǎn)云的法向量normal_tgt計(jì)算目的點(diǎn)云的目的關(guān)鍵點(diǎn)集合keypoints_tgt；

步驟4，對(duì)源關(guān)鍵點(diǎn)集合keypoints_src和目的關(guān)鍵點(diǎn)集合keypoints_tgt中的每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，分別以n倍源點(diǎn)云的表面分辨率mr_src和目的點(diǎn)云的表面分辨率mr_tgt為鄰域計(jì)算出局部坐標(biāo)系，并根據(jù)局部坐標(biāo)系計(jì)算出鄰域內(nèi)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)體積作為描述向量，得到源關(guān)鍵點(diǎn)描述向量集features_src和目的關(guān)鍵點(diǎn)描述向量集features_tgt；