作者单位
摘要
沈阳建筑大学信息与控制工程学院, 辽宁 沈阳 110168
传统随机抽样一致性(RANSAC)算法只能进行粗配准, 且配准效率低。针对该问题提出一种改进的RANSAC快速点云配准算法。该算法将内部形态描述子算法和快速点特征直方图(FPFH)算法相结合, 得到特征描述子, 然后采用预估计和三维栅格分割法改进RANSAC算法, 最后与传统配准算法采样一致性初始配准算法进行比较。实验结果表明, 本文算法能快速精确地剔除误匹配点, 进行仿射变换矩阵求解, 无需二次配准。本文算法相较于传统配准算法有很大优势, 在大规模三维点云配准中具有很好的稳健性, 并且在保证精度的同时可大幅提高配准效率。
成像系统 点云配准 随机抽样一致性算法 预估计 三维栅格分割 
激光与光电子学进展
2018, 55(10): 101104

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