[發明專利]一種顧及法向量和多尺度稀疏特征的點云粗配準方法

有效

• 申請號: 201811050394.6
• 申請日: 2018-09-10
• 公開（公告）號: CN109523582B
• 公開（公告）日: 2021-08-06
• 發明（設計）人: 許志華;徐二帥;吳立新
• 申請（專利權）人: 中國礦業大學（北京）
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本專利公開了一種顧及法向量和多尺度稀疏特征的點云粗配準方法：首先，在基礎點云中迭代確定多組4點基，并計算4點基中各點鄰域范圍內的法向量及任意兩點法向量夾角，通過設定向量夾角閾值，可有效刪除幾何結構性較弱的4點基，進而可減少全等4點基對的搜索次數，提高點云配準效率；其次，在待匹配點云中尋找全等4點基時加入了鄰域內的多維點特征匹配，采用同名點基特征一致性準則對全等4點基進行優化調整；最后采用優化后的全等4點基對計算兩站點云間的旋轉和平移參數，完成點云粗配準，為點云精配準提供較好的初始位置。

技術領域

本發明涉及空間信息觀測技術領域，具體涉及一種三維激光點云的粗配準方法。

背景技術

近年來，三維激光掃描技術已成為獲取物體表面三維信息的主要手段，在城市建設、工程測量、考古和醫學等領域得到廣泛應用。針對大型場景或復雜地物，為獲取完備的點云信息，需要從不同角度進行多站掃描。由于每站三維掃描數據均具有獨立的測站坐標系統，因此將多站點云整合到統一的坐標系統成為點云數據處理的首要任務，該過程稱為點云配準。

點云配準一般包括兩個步驟，即全局粗配準和局部精配準。通過全局點云粗配準，獲得多站點云相對統一坐標系統的初始旋轉和平移參數，在此基礎上使用局部點云精配準優化粗配準結果。當前，對點云粗配準的研究中，基于隨機抽樣一致算法(random sampleconsensus,RANSAC)框架的點云配準方法得到了快速的發展，其中配準效果較好的4點基(4-points congruent sets，4PCS)^[1]算法受到廣泛關注。4PCS算法的基本原理為：首先在基礎點云中構建共面四點基，計算四點間具有仿射不變特性的距離比值，用來描述該4點的幾何拓撲關系；然后在待配準點云中尋找與基礎點云中共面4點幾何拓撲關系一致的四點基；最后利用兩站點云中的近似同名的4點基對計算兩站點云之間的旋轉和平移參數，實現點云粗配準。眾多學者在4PCS算法的基礎上提出了一系列衍生算法。例如，Super 4PCS^[2]算法在4PCS的基礎上提出了高效的同名4點基索引機制，提高了點云配準的時間效率；K-4PCS(Keypoint based 4-Points Congruent Sets)^[3]算法提取點云中的主要關鍵點，以此為基礎進行4點基匹配，減少了4點基搜索次數，在保證點云配準精度的基礎上提高了效率。

點云精配準，多采用迭代最近點匹配算法(iterative closest point,ICP)^[4]，該算法采用迭代搜索不同點云中的最鄰近點估計旋轉和平移參數，不斷優化點云配準精度。然而該方法的點云精配精度和效率取決于點云粗配準的質量，即粗配準后多站點云間的相對位置，粗配準結果越準，ICP算法的結果越好，反之亦反。因此，點云粗配準在點云配準過程中顯得尤為重要。當前，4PCS算法在確定同名4點基對的過程中采用降采樣策略，導致得到的4點基對并非嚴格意義上的同名點基，以此計算多站點云間的旋轉和平移參數，易導致較大的粗配準偏差，因此在多站點云中尋找準確的同名4點基對提高點云配準精度具有重要意義。

本專利針對點云粗配準的特點，設計了一種顧及法向量和多尺度稀疏特征約束的同名4點基確定方法，服務于點云粗配準。該方法在提取多站點云4點基的過程中加入了法向量的閾值約束，濾除法向量夾角較小的4點基，提高了點云配準的效率和可靠性；同時，為了獲得多站點云間的同名4點基，本專利在初始同名4點基的基礎上，加入了鄰域特征相似度判斷，優化多站點云中的同名4點基，從而提高點云粗配準精度，該專利可滿足大型場景或復雜地物多站點云自動、高精度配準的需求。

參考文獻

[1]Aiger D,Mitra N J,Cohen-Or D.4-points congruent sets for robustpairwise surface registration[C]//ACM Transactions on Graphics(TOG).ACM,2008,27(3):85.