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在结构光三维重构系统中，为提高点云匹配速度及精度，提出二维视图及三维点云交叉特征点协同匹配的方法。首先通过投影变换及维度映射关系实现待拼接投影图像归一化，经预处理后提取端点及分叉点并作为关键点，对同类点三角划分及相似匹配得初始点集并映射至三维空间，利用kd-tree搜索得到双邻域质心，根据三点构成的三角形相似关系进一步筛选点集，采用四元数法完成粗拼接，进而使用改进ICP迭代算法完成精拼接。实验表明，本文匹配算法匹配准确率达98.16%，匹配用时3s，粗拼接重叠区域重心距离误差0.018mm，对于二维图像视角变换、纹理光滑、光线不均等具有较高的鲁棒性，本文改进ICP算法具有较好的计算速度和拼接精度，对噪声影响具有较高稳定性。

陈毅, 杨海马, 刘瑾, 李筠, 虞梓豪, 潘骏, 夏季. 双维度交叉特征点协同匹配的点云拼接算法研究[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(02): 5.  复制并引用该论文