基于特征点提取和匹配的点云配准算法
点云配准的概念和原理
点云配准的概念和原理点云是三维空间中由离散的点组成的对象，可用于描述物体表面形状、空间位置等信息。
而点云配准则是将两个或多个点云进行对准的处理，其目的在于实现不同视角或时间采集的点云数据融合，从而得到更加完整、准确的三维模型。
下面将从概念和原理两个方面详细说明点云配准的相关知识。
一、概念点云配准的基本思想是寻找两个点云之间的对应关系，通过对应点之间的相对坐标变换，将它们融合为一个整体，使得它们的特征和空间位置得到统一。
其中，寻找对应点的过程主要涉及该点云的特征描述和匹配算法，而坐标变换则可以通过刚体变化、相似变化等多种方式实现。
此外，点云配准还可分为基于特征的配准和基于区域的配准两种方式，前者通常利用点云中的关键点或边缘等局部特征进行匹配，后者则是将点云划分为若干个区域，通过计算区域之间的相似度实现匹配。
二、原理点云配准的实现流程大致为：首先，对于待配准的两个点云，需要对它们进行特征提取和描述，以便于找到它们之间的对应关系。
这里常用的特征包括角点、表面法向量、曲率等，而描述方法则可采用RSA、FPFH等。
接着，通过匹配算法寻找两个点云中的对应点，这里常用的算法包括ICP（最近点迭代法）、NDT（高斯分布拟合）等。
然后，可以根据两个点云之间的对应点来完成坐标变换，使得它们的位置和特征统一。
最后，将融合后的点云进行优化处理，消除配准过程中的误差和缝隙，得到更加精确的三维模型。
总之，点云配准是三维模型构建和重建中的一个关键环节，它对于不同来源、多路数据的融合具有重要意义。
同时，点云配准的实现离不开特征提取、匹配算法以及坐标变换等方面的支持，因此需要掌握相关的理论和技术方法，并依据实际需求选择合适的算法和工具进行配准处理。
激光雷达定位算法
激光雷达定位算法
激光雷达定位算法是利用激光雷达传感器获取的点云数据进行目标定位和环境感知的算法。
以下是一般情况下常用的几种激光雷达定位算法：
1.Iterative Closest Point (ICP)：ICP是一种广泛应用的算法，用于在两个点云之间进行配准，即找到它们之间的最佳转换关系。
在激光雷达定位中，ICP 可用于匹配当前扫描的点云与先前存储的地图点云，以更新机器人的位置。
2.Monte Carlo Localization (MCL)：也被称为粒子滤波定位，MCL是一种蒙特卡罗方法，通过对机器人在地图上的可能位置进行随机抽样，通过比较观测值和测量值来估计机器人的准确位置。
3.Extended Kalman Filter (EKF)：EKF是一种递归贝叶斯滤波方法，常用于激光雷达定位中的状态估计。
通过将机器人的运动模型和观测模型线性化，EKF可以通过递归的方式更新机器人的状态估计。
4.FastSLAM：FastSLAM是一种基于粒子滤波的SLAM（同步定位与地图构建）算法。
它使用粒子滤波对机器人在地图上的位置进行估计，并同时构建地图。
5.Lidar Odometry：利用激光雷达数据进行里程计估计的方法，通常基于点云的特征提取和匹配，计算机器人的运动。
6.Scan Matching：这是一种基于点云的匹配算法，用于估计机器人的运动。
它可以通过比较两个点云之间的相似性来计算机器人的运动。
激光雷达定位算法的选择通常取决于具体的应用场景、传感器的性能和要求，以及实时性等因素。
近年来，随着深度学习技术的发展，一些基于神经网络的方法也开始在激光雷达定位领域得到应用。
基于Kinect的点云配准方法
基于Kinect 的点云配准方法①李若白1,2, 陈金广1,21(西安工程大学 计算机科学学院, 西安 710048)2(柯桥区西纺纺织产业创新研究院, 绍兴 312030)通讯作者: 陈金广摘 要: Kinect 采集的点云存在点云数量大、点云位置有误差, 直接使用迭代最近点(ICP)算法对点云进行配准时效率低. 针对该问题, 提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法. 首先使用体素栅格对Kinect 采集的原始点云进行下采样, 精简点云数量, 并使用滤波器移除离群点. 然后使用SIFT 算法提取目标点云与待配准点云公共部分的特征点, 通过计算特征点法向量之间的夹角调整点云位姿, 完成点云的初始配准. 最后使用ICP 算法完成点云的精细配准. 实验结果表明, 该算法与传统ICP 算法相比, 在保证点云配准精度的同时, 能够提高点云的配准效率, 具有较高的适用性和鲁棒性.关键词: Kinect; 点云配准; 法向量夹角; 点云滤波; ICP 算法引用格式: 李若白,陈金广.基于Kinect 的点云配准方法.计算机系统应用,2021,30(3):158–163. /1003-3254/7733.htmlPoint Cloud Registration Method Based on KinectLI Ruo-Bai 1,2, CHEN Jin-Guang 1,21(School of Computer Science, Xi’an Polytechnic University, Xi’an 710048, China)2(Shaoxing Keqiao West-Tex Textile Industry Innovative Institute, Shaoxing 312030, China)Abstract : The point clouds collected by Kinect have a large quantity and position errors, and it is inefficient to directly apply the Iterative Closest Point (ICP) algorithm to point cloud registration. To solve this problem, we propose an improved point cloud registration algorithm based on the angle between the normal vectors of feature points. First, the voxel grids are used to down sample the original point clouds collected by Kinect and reduce the number of point clouds and a filter is applied to remove the outliers. Then, the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm is employed to extract the common feature points between the target point clouds and the point clouds to be registered, and the angle between the normal vectors of feature points is calculated to adjust the point cloud pose. Thus, the initial registration of the point clouds is completed. Finally, the ICP algorithm is applied to complete the fine registration of the point clouds.The experimental results show that compared with the traditional ICP algorithm, the proposed algorithm, while ensuring the registration accuracy, can improve the registration efficiency of point clouds and has high applicability and robustness.Key words : Kinect; point cloud registration; method vector angle; point cloud filtering; ICP algorithm1 引言利用点云数据对现实物体进行三维重建是计算机视觉领域的重要技术, 已广泛应用于各行各业. Kinect [1]作为一款具有点云采集功能的设备, 在文物数字化[2]、虚拟现实[3]、三维人体重建与测量[4]、逆向工程[5]等诸多领域都有应用. 通过Kinect 对现实物体的表面进计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(3):158−163 [doi: 10.15888/ki.csa.007733] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 柯桥纺织产业创新研究院产学研协同创新项目(19KQYB24)Foundation item: Industry-University-Research Cooperation Innovation Project of Keqiao Textile Industry Innovation Research Institute (19KQYB24)收稿时间: 2020-05-22; 修改时间: 2020-06-16; 采用时间: 2020-06-28; csa 在线出版时间: 2021-03-03158行多角度扫描, 得到其点云数据, 利用点云配准技术将不同角度的点云数据合并到统一的三维坐标系下, 形成一个完整的点云数据集, 从而可以得到该物体的三维数字模型.点云配准是三维重建过程中的关键技术, 目前常用的配准算法是Besl等于1992年提出的迭代最近点(Iterative Closest Points, ICP)算法[6], 该算法精度高、容易实现, 但对目标点云和待配准点云的初始位置要求较高, 并且在点云数量较大时, 配准过程会消耗大量时间. 为此, 国内外研究人员在此算法的基础上进行了改进, 提出了PICP (Probability ICP)[7]、MICP (Modified ICP)[8]和CICP (Cluster ICP)[9]等配准算法,这些算法虽然克服了ICP算法的局限性, 但是算法的普适性有所降低, 并且对Kinect实时采集的点云进行配准时具有较低的鲁棒性. Chen等[10]和Zhao等[11]提出了尺度迭代最近点 (Scaling Iterative Closest Point, SICP) 算法, 但在点云数量较大的情况下配准效率较低, 同样不适合直接用来对Kinect采集的原始点云进行配准.针对上述问题, 本文提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法. 该算法在点云配准之前对Kinect采集得到的原始点云数据进行下采样和滤波处理, 在保持点云的形态特征和空间信息不变的情况下,精简点云数量. 在点云初始配准阶段, 通过计算特征点法向量之间的夹角来调整待配准点云的位姿, 使目标点云和待配准点云在空间的位姿保持一致.最后在点云精细配准阶段, 使用迭代最近点配准算法完成两片点云的配准.2 点云数据的获取与处理2.1 使用Kinect获取点云数据Kinect是微软公司开发的一款获取3D体感信息的设备, 它由多阵列麦克风、RGB彩色摄像头、红外摄像头和红外发射器组成, 可应用于体感游戏、三维重建、虚拟试衣、文物保护等领域. Kinect 1.0获取深度图像是基于Light Coding[12]技术, 该技术是将红外线光均匀分布投射在被测物体和空间中, 通过红外摄像头记录空间和物体上的每个散斑, 在得到原始数据后, 使用设备中的PS1080芯片计算出具有深度信息的图像. Kinect 2.0则是基于Time Of Flight (TOF)技术获取深度图像, TOF技术是通过向目标发射连续的特定波长的红外光线脉冲, 经过传感器接收待测物体传回的光信号, 计算光线往返的飞行时间或相位差得到待测物体的3D深度信息. 相比于Kinect 1.0, 采用了TOF 技术的Kinect 2.0获取深度图像的精度更高, 被外界光影响的概率更低, 针对环境光具有更强的抗干扰性, 因此本文选用Kinect 2.0采集点云数据.为获取物体的点云数据, 通常需要先获取物体的深度图像, 然后将深度图像的二维图像信息根据式(1)和式(2)转换成三维点云数据.u0v0式中, f x、f y、、为Kinect的内参, 可通过相机标定求出; (u, v)为深度图像中的点; z c为物体到相机的距离; x w、y w、z w为世界坐标系中的坐标点, 即点云坐标; R、T分别为3×3的旋转矩阵和3×1的平移矩阵, 且[R T]=[I 1].2.2 点云的滤波处理使用Kinect获取的点云数量和设备的相机分辨率有关, 尤其是Kinect 2.0, 获取的每一帧深度图像中包含的点云数量通常在21万左右. 而且在采集点云的过程中, 由于Kinect的精度、使用者的经验和环境因素等带来的影响, 点云数据中会不可避免的出现噪声点,这将对点云配准的精度和效率带来直接影响, 因此在点云配准前需要对Kinect采集的原始点云数据进行下采样和滤波处理.2.2.1 点云下采样由于Kinect获取的每一帧图像中包含的点云数量巨大, 如果直接使用原始点云数据进行配准, 会降低点云的配准效率, 因此在点云配准前需对原始点云进行下采样处理, 精简点云数量. 此处使用体素化网格法[13]实现点云下采样, 其步骤为:(1)为原始点云创建三维体素栅格, 体素大小由原始点云数量决定;(2) 计算三维体素栅格的重心点, 并用距离重心点最近的点代替体素栅格内的其他点, 删除剩余点;2021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用159(3) 遍历原始点云中所有点并重复执行步骤(1)和步骤(2), 得到下采样处理后的点云.2.2.2 移除离群点通常在使用Kinect 采集点云数据时, 因为设备和测量误差会产生稀疏的离群点, 如果不将离群点移除,则会影响点云配准的精度. 此处通过计算一个点的邻域范围内K 近邻的邻域平均距离来移除离群点, 其步骤如下:(1) 使用kd-tree 算法[14]对点云数据集进行搜索,寻找数据集中每个目标点的邻域范围内K 个点作为临近点;τ(τ>0)n >τ×m (2) 计算目标点与临近点的平均值n 和标准差m ,并设定一个阈值 , 若, 则该点为离群点, 并将其从点云数据集中移除.3 改进的点云配准算法ICP 算法虽然具有比较高的配准精度, 但该算法对目标点云和待配准点云的初始位姿要求较高, 并且需要对两片点云公共部分的特征点进行逐一匹配, 这将增大点云配准的耗时. 因此, 对点云配准算法进行改进:在点云初始配准阶段, 通过计算两片点云对应的特征点法向量之间的夹角来调整待配准点云的初始位姿,在此基础上使用ICP 算法完成点云的精细配准.3.1 点云初始配准3.1.1 特征点的提取与匹配特征点是点云数据集中具有稳定性、区别性和代表性的点集, 其数量相比于原始点云的数量少很多, 在点云配准、曲面重建和三维人体测量研究中具有重要作用. 特征点提取算法比较多, 如NARF(Normal Aligned Radial Feature)算法[15]、快速点特征直方图(Fast Point Feature Histograms, FPFH)算法[16]、尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)算法[17]、Harris 算法[18]等. SIFT 算法针对点云的平移、旋转、缩放等具有尺度不变性[19], 对Kinect 采集的点云适用性高, 因此本文使用SIFT 算法提取点云特征点.SIFT 算法的原理可理解为: 对每个相邻尺度之间的图像进行相减, 得到差分高斯金字塔图像, 然后对其进行泰勒展开, 从而定位出特征点的精确位置.一个尺度可变高斯函数G (x , y , σ)与原图像I (x ,y )进行卷积运算, 得到该图像在不同尺度下的尺度空间L (x , y , σ), 即:式中, σ 为尺度空间因子, (x , y )为图像的像素坐标.相邻尺度图像之间相减可以得到高斯差分算子D (x , y , σ), 用来对尺度图像中的极值点进行检测:式中, k 为表示不同尺度图像的一个常量. 尺度图像中的极值点组成了特征点,通过拟合三维曲面可以确定特征点的坐标和尺度, 同时去除不稳定、对比度低的特征点. 利用差分高斯 (DoG) 函数对空间尺度进行泰勒展开, 以筛选特征点, 展开式如下:X =(x ,y ,σ)T 式中, , 对式(6)进行求导, 并令其等于0,就可以得到特征点的精确坐标:将式(7)带入式(6), 化简可得:X =(x ,y ,σ)T D ˆX ≥ψψ若极值点满足, 则将该点保存为特征点, 其中为极值点偏移量的阈值.使用SIFT 算法将目标点云和待配准点云公共重叠部分的特征点提取之后, 需要对两片点云的特征点进行匹配, 此处通过计算特征点的最近欧氏距离来确定对应的特征点集. 设目标点云的特征点集为P f ={p 1,p 2, …, p i }, 待配准点云的特征点集为Q f ={q 1, q 2, …,q j }, 针对特征点集P f 中一点p i , 使用快速最近邻搜索(FLANN)算法[20]查找特征点集Q f 中与该点欧式距离最近的一点q j , 得到两片点云对应的特征点对(p i , q j ).3.1.2 基于特征点法向量夹角调整点云位姿由于使用ICP 算法进行点云配准时对目标点云P 和待配准点云Q 的初始位姿有较高要求, 因此在点云初始配准阶段通过计算两片点云的特征点法向量之间的夹角来调整待配准点云的位姿, 算法流程如下:n pi n q j (1) 根据两片点云对应的特征点对计算其法向量和;计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 3 期160(2) 计算对应法向量之间夹角的余弦值, 并与预设的阈值λ进行比较, 计算式如下:(3) 如果式(9)不成立, 则通过反余弦函数计算法向量之间夹角的角度θ, 根据该角度估计待配准点云的刚体变换矩阵, 调整待配准点云的位姿, 重复步骤(2)和步骤(3), 直到式(9)成立.3.2 点云精细配准经过点云的初始配准, 目标点云和待配准点云已经得到了比较理想的位姿状态, 在此基础上使用ICP 算法完成两片点云的精细配准. ICP 算法是通过目标点云和待配准点云之间的几何关系来计算相应的变换参数, 从而确定对应的旋转矩阵和平移矩阵并应用于待配准点云, 得到变换位置后新的待配准点云, 不断重复上述过程, 直到满足所需的收敛条件, 即满足目标函数最小[21]时, 便可完成点云的精细配准.目标函数如下式:P 0i Q 0i 式中, 、分别为初始配准获得的目标点云和待配准点云, R 、T 分别为旋转矩阵和平移矩阵.4 实验结果与分析为验证上述算法在点云配准中的有效性和可行性,使用Stanford Bunny 点云模型和Kinect 采集的点云数据模型分别进行3次实验, 并与传统的ICP 算法进行比较. 实验在Intel core i5-4210U CPU @ 1.70 GHz~2.40 GHz 、8 GB RAM 、Windows 10 64位专业版操作系统、Visual Studio 2019开发平台、PCL 1.8.1版本、Kinect for Windows SDK V2.0环境下进行, C++作为编程语言. 图1为实验2和实验3的算法流程图.实验1使用经典的Stanford Bunny 点云模型作为素材, 以验证本文算法的可行性, 实验结果如图2所示.实验使用不同角度下的点云模型进行配准, 目标点云和待配准点云分别如图2(a)、图2(b)所示. 使用传统ICP 算法和使用本文算法对两片点云进行配准, 实验结果如图2(c)、图2(d)所示. 由图2(c)可知, 直接使用ICP 算法对Stanford Bunny 点云模型进行配准后, 两片点云出现了错位, 没有完全拼接在一起. 使用改进后的算法对点云模型进行配准后的效果较好, 由图2(d)可以看出, 两片点云重合效果和配准后的姿态均好于图2(c).图1 算法流程图(a) 目标点云 (b) 待配准点云(c) 传统 ICP 算法(d) 本文算法图2 Stanford Bunny 点云模型配准实验2使用Kinect 采集人体上半身的点云数据作为实验素材, 以验证本文算法针对Kinect 采集的点云数据进行配准时的有效性, 实验结果如图3所示. 其中2021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用161目标点云是被测人体位于Kinect 正前方采集得到, 如图3(a), 待配准点云是将Kinect 旋转15°采集得到的,如图3(b). 图3(c)、图3(d)是分别使用传统ICP 算法和本文算法得到的实验结果, 从实验结果可以看到, 使用传统ICP 算法配准后的效果明显较差, 特别是胳膊,没有完全重合, 使用本文算法的配准效果有了明显改善, 两片点云完全重合.(a) 目标点云 (b) 待配准点云(c) 传统 ICP算法(d) 本文算法图3 Kinect 采集的人体模型配准实验3通过对室内复杂场景的点云模型进行配准以验证本文算法的普适性. 使用Kinect 对室内复杂场景的点云数据进行不同角度的采集作为目标点云和待配准点云, 如图4(a)、图4(b)所示. 图4(c)、图4(d)分别为使用传统ICP 算法和使用本文算法进行点云配准的结果, 由实验结果可知, 本文算法在点云配准效果上好于传统ICP 算法, 如图4(d), 室内的场景均完全重合.但使用传统ICP 算法配准后效果较差, 如图4(c), 两片点云出现错位, 配准精度较低.考虑到Kinect 采集的点云数据中包含有大量噪声点, 会影响点云配准的精度, 所以本文在配准前对点云进行了噪声滤波处理. 为提高点云配准的效率, 本文在保证点云数据中所包含的形状特征与空间结构信息不变的情况下, 使用体积为1 cm 3的体素栅格对采集的点云数据进行下采样, 精简点云数量. 在点云初始配准阶段, 本文通过计算特征点法向量间的夹角来调整待配准点云的初始位姿, 提高其初始位姿精度, 从而可以减少传统 ICP 算法中目标点云与待配准点云对应旋转矩阵的计算量, 以此来减少点云配准算法的迭代次数, 同时能够降低算法的运算复杂度, 减少配准时间.(a)目标点云 (b)待配准点云(c)传统 ICP算法(d) 本文算法图4 Kinect 采集的室内场景模型配准将点云配准用时和均方误差作为点云配准效果的评价标准, 如表1所示, 本文算法在点云配准中的耗时相较于传统ICP 算法明显减少, 均方误差也优于传统ICP 算法. 比如对复杂场景进行配准时, 本文算法比传统ICP 算法用时减少了18.205 s, 配准效率提高了约29%, 均方误差降低了0.177, 配准精度提高了约19%.由此可见本文算法在一定程度上能够减少配准用时,提高点云配准精度.表1 两种配准算法性能比较点云名称原始点云数量传统ICP 算法本文算法配准用时(s)均方误差(mm)点云数量配准用时(s)均方误差(mm)Bunny 35 94732.0760.32815 8059.5940.212三维人体49 64039.1520.38613 0887.7340.177复杂场景94 98062.6810.91662 55644.4760.7395 结语为解决Kinect 采集的点云数据配准效率低的问题, 提出了一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法, 该算法通过精简点云数量和计算特征点法向量间的夹角来调整点云初始位姿, 以减少配准算法的迭代次数, 从而达到提高点云配准效率的目的. 实验结计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 3 期162果表明, 本文提出的算法在保证Kinect采集的物体点云形状特征不变的情况下, 能够减少点云数量, 提高点云配准精度和效率. 但本文算法在对不同维度的多视角点云进行配准时, 使用SIFT算法对特征点进行提取与匹配时会出现一定的误差, 并耗费较多时间, 使点云配准的精度和效率均有所降低, 因此这也是该算法以后优化的方向, 并在此基础上融合多视角点云配准数据, 优化配准结果, 完成物体三维模型的重建.参考文献吴剑锋, 蒋濛婷, 马梦鑫, 等. 基于点云融合算法的Kinect 三维重建技术及其应用研究. 计算机应用与软件, 2018, 35(8): 260–264. 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提取点云特征方法
提取点云特征方法点云是由大量的离散点组成的三维数据集，广泛应用于计算机视觉、机器人、自动驾驶等领域。
点云特征提取是点云处理的关键步骤之一，通过提取点云中的特征信息，可以用于点云分类、目标检测、场景分析等任务。
本文将介绍几种常见的点云特征提取方法。
1. 表面特征提取方法表面特征是指点云中描述物体表面形状和几何结构的特征，常用于点云配准、形状识别等任务。
其中，最常用的表面特征提取方法是法线估计。
法线是表面上某一点的方向向量，可以描述该点的曲率和法向量信息。
法线估计可以通过最近邻搜索、基于协方差矩阵的方法等实现。
在点云中，每个点的法线可以由其邻域内的其他点计算得到。
2. 局部特征提取方法局部特征是指点云中描述局部区域的特征，常用于点云配准、物体识别等任务。
其中，最常用的局部特征提取方法是SHOT （Signature of Histograms of OrienTations）。
SHOT方法通过计算点云中每个点的特征向量，来描述其周围点的分布情况和几何结构。
该方法可以有效地捕捉点云的局部形状信息，具有较好的鲁棒性和判别性。
3. 全局特征提取方法全局特征是指点云中描述整体形状和结构的特征，常用于点云分类、目标检测等任务。
其中，最常用的全局特征提取方法是VFH （Viewpoint Feature Histogram）。
VFH方法通过将点云投影到二维直方图中，统计直方图中每个bin的点的分布情况，来描述整体形状和结构。
该方法具有较好的鲁棒性和判别性，适用于不同视角和尺度的点云数据。
4. 深度学习方法近年来，深度学习在点云处理中取得了重要的突破。
深度学习方法通过构建神经网络模型，可以端到端地学习点云的特征表示。
其中，PointNet是最早提出的点云分类方法，通过对每个点进行特征提取和聚合，实现了点云的全局特征提取。
后续的研究工作中，还提出了PointNet++、DGCNN等方法，进一步提高了点云特征提取的性能和效果。
一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法
摘要本文提出了一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法。
该方法将原始点云降采样为较小的点云，并提取关键点作为表示点云的有效特征。
利用这些关键点进行配准，可以减少计算量和噪声干扰。
该方法通过比较两个点云的关键点描述符，使用使用迭代最近点算法(ICP)进行初始对齐，再使用基于局部特性的描述符匹配优化结果。
在实验中，我们与现有方法进行比较，并在不同数据集上测试了我们的方法。
实验结果表明，该方法在配准精度和计算效率方面都有较好表现。
关键词：点云，配准，关键点，降采样1. 引言点云配准是三维重建、物体识别和机器人导航等领域中的重要问题。
点云配准的目标是将来自不同视角或传感器的多个点云对齐。
精确的点云配准可以提高三维重建的精度和速度，并支持自主导航和物体识别等应用。
点云配准方法包括基于特征的方法、基于全局优化的方法和基于局部优化的方法等。
现有的配准方法的精度和计算开销各不相同，因此需要根据具体应用场景选择合适的方法。
在基于特征的方法中，点云通常被表示为关键点和描述符的集合。
关键点是点云的局部最大值或变化显著的点，描述符是经过处理的局部形状信息。
这些关键点和描述符可以用于点云匹配和配准。
然而，由于点云的高度稀疏和多样性，关键点提取和描述符匹配往往受到噪声干扰和计算开销的影响。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法。
该方法先将原始点云降采样为较小的点云，并提取关键点作为表征点云的有效特征。
然后利用这些关键点进行配准，以减少计算量和噪声干扰。
我们使用迭代最近点算法(ICP)进行初始对齐，并使用基于局部特性的描述符匹配优化结果。
与现有方法进行比较，实验结果表明我们的方法在配准精度和计算效率方面都有较好表现。
2. 相关工作点云常用的配准方法包括基于特征的方法、基于全局优化的方法和基于局部优化的方法等。
基于特征的方法通过提取点云的关键点和描述符，进行点云配准。
通常的关键点提取算法包括SIFT[1]、ISS[2]和FPS[3]等。
基于特征点与改进ICP的点云配准方法
基于特征点与改进ICP的点云配准方法
黄际玮;陆安江
【期刊名称】《微处理机》
【年(卷),期】2022(43)6
【摘要】针对迭代最近点(ICP)算法对初始位置敏感、收敛速度慢等问题,提出一种基于特征点与改进ICP的点云配准方法。
新方法对原始点云进行体素栅格滤波,利用ISS算法分别提取源点云与目标点云的特征点,使用快速点特征直方图(FPFH)进行描述,并结合采样一致性算法(SAC-IA)求出初始变换,最终在粗配准基础上引入法向量约束改进ICP算法,完成点云精配准。
实验以Bunny与Dragon点云作为测试对象,结果表明:改进算法可为精配准提供较为理想的初始位置,有效提高了配准的精度与速度。
【总页数】5页(P38-42)
【作者】黄际玮;陆安江
【作者单位】贵州大学大数据与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于特征点的改进ICP三维点云配准技术
2.基于特征点和改进ICP的三维点云数据配准算法
3.利用特征点采样一致性改进ICP算法点云配准方法
4.基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法
5.基于特征点的ICP点云配准算法
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CAD软件中的点云处理技巧
CAD软件中的点云处理技巧点云是由大量离散点的三维坐标构成的数据集合，常常来源于3D扫描和激光雷达技术。
在CAD软件中，点云处理是一项重要的技术，可以用于建模、分析和可视化等多种应用。
本文将重点介绍CAD软件中的点云处理技巧，帮助读者更好地利用点云数据。
1. 点云导入与导出在开始点云处理之前，首先需要将点云数据导入CAD软件。
不同软件提供了不同的导入选项，通常支持的格式包括PLY、XYZ、LAS 等。
导入后，可以进行相关的处理操作。
在导出点云时，应选择适合的格式，保留必要的属性信息，并确保存储方式的兼容性。
2. 点云滤波点云数据中常常包含了一些噪声点和无效点，需要进行滤波处理。
滤波可以通过删除离群点、降采样和平滑等方式实现。
离群点可以通过统计学方法或距离阈值判断来识别和删除。
降采样可以减少数据量，提高处理效率。
平滑可以使点云表面更加光滑，常用于建模和可视化操作。
3. 点云配准点云配准是指将多个点云数据进行对齐，以获得一致的坐标系统和几何关系。
常见的配准方法包括ICP（最近点迭代）和特征匹配。
ICP方法通过迭代计算点对之间的最小距离，实现点云对齐。
特征匹配则是通过提取点云的特征描述符，进行匹配和对齐。
点云配准可以用于点云拼接、建模和形变分析等应用。
4. 点云分割与提取点云分割是指将点云数据划分为若干个具有相似特征的区域。
常见的分割方法包括基于几何、基于颜色和基于法线等。
基于几何的分割方法通过计算点之间的距离和角度来实现。
基于颜色的分割方法则通过颜色信息来识别不同的区域。
基于法线的分割方法可以识别平面和曲面等区域。
分割后的点云可以用于提取特定目标或进行进一步的分析和处理。
5. 点云配准与CAD模型的对齐在点云处理过程中，往往需要将处理结果与CAD模型进行对齐。
对齐可以通过特征匹配和几何约束等方式实现。
特征匹配可以通过提取点云和CAD模型的特征描述符，进行匹配和对齐。
几何约束则是通过指定点、线、面等几何元素来实现对齐。
《点云配准方法》课件
深度学习算法能够自动提取点云特征，减少人工干预，提高配准精度和效率。
未来研究方向包括改进神经网络结构、优化训练算法以及提高网络泛化能力等。
高精度与实时性需求的挑战与解决方案
随着点云数据量的增加，高精度和实时性的需求对点云配准提出了更高 的要求。
点云配准的背景和重要性
背景
随着三维扫描技术的发展，点云数据在许多领域得到广泛应用，如逆向工程、 机器人导航、文物修复等。由于不同来源的点云数据存在差异，需要进行配准 以实现数据的整合和利用。
重要性
点云配准是实现多传感器融合、提高测量精度、扩展应用范围的关键技术之一 。
点云配准的基本流程
特征提取
相似性度量
采用高性能计算技术和优化算法，提高点云配准速度和精度，以满足实 时性和高精度需求。
未来研究重点包括开发高效的数据结构和算法，以及利用并行计算和 GPU加速等技术提高计算性能。
多模态点云数据的配准问题
多模态点云数据包括激光雷达点云、 RGB-D相机点云等，其配准问题具有
挑战性。
解决多模态点云数据配准问题需要研究 不同模态点云之间的特征提取和匹配方
医学影像处理
点云配准在医学影像处理中也有着重 要的应用价值。通过对医学影像数据 进行配准，能够实现更加精确的疾病 诊断和治疗方案制定。
点云配准在医学影像处理中主要用于 图像融合、病灶检测和手术导航等方 面，为医学影像分析提供更加准确和 可靠的技术手段。
05
点云配准的未来展望
深度学习在点云配准中的应用
基于刚性变换的点云配准
刚性变换：将源点云数据与目 标点云数据在空间中进行对齐 ，保持点云之间的相对位置和 方向不变。
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基于特征点提取和匹配的点云配准算法点云配准是将多个点云数据进行变换和对齐的过程，通常用于三维重建、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、机器人导航等
应用领域。
基于特征点提取和匹配的点云配准算法是一种常用的点云配准
方法，其主要步骤包括特征点提取、特征描述、特征匹配、姿态估计和变
换求解等。
首先，需要从每个输入点云中提取特征点。
特征点是具有较好区分度
和稳定性的点，可以用来描述点云的局部特征。
目前常用的特征点提取算
法包括SIFT（Scale-invariant Feature Transform）、ISS（Intrinsic Shape Signatures）、NARF（Normal Aligned Radial Features）等。
这
些算法通过局部表面曲率、顶点法线或表面切片等几何属性来检测特征点。
接下来，对于每个特征点，需要计算其特征描述子。
特征描述子是一
种能够对特征点进行准确描述和表示的向量表示。
常见的特征描述算法包
括FPFH（Fast Point Feature Histograms）、SHOT（Signature of Histograms of OrienTations）等。
这些算法通过计算特征点周围的局部
几何属性，如法线方向、曲率等，来构建特征描述子。
然后，对于两个点云，需要进行特征点之间的匹配。
特征匹配是将两
个点云中的相似特征点进行对应的过程，通常是通过计算特征描述子之间
的距离来完成的。
常用的匹配算法有最近邻、KD树等。
通过匹配得到的
相似特征点对可以用于后续的配准过程。
在特征点匹配之后，通过求解两组对应点之间的变换关系，可以得到
点云的刚体变换（Rotation and Translation）。
常用的姿态估计算法有
最小二乘法、RANSAC（Random Sample Consensus）等。
这些算法通过最小化匹配点对之间的误差，找到最好的刚体变换参数。
最后，利用求解得到的刚体变换参数，可以将一个点云变换到另一个点云的坐标系下，实现点云的对齐和配准。
常用的变换求解算法有点云配准ICP（Iterative Closest Point）等。
ICP算法通过迭代最小化两个点云之间的距离误差，直到达到收敛条件为止。
总之，基于特征点提取和匹配的点云配准算法是一种常用的点云配准方法。
通过提取特征点、计算特征描述子、特征匹配、姿态估计和变换求解等步骤，可以实现不同点云数据的对齐和配准，为后续的三维重建、SLAM等应用提供准确的三维几何信息。