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基于特征点法向量的点云配准算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在传统的迭代最近点算法(ICP)中,需要两片点云具有良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。针对该问题,本文提出了一种基于特征点提取与配对的粗配准方法,以调整两片点云重叠部分的初始位置。首先,利用SIFT算法提取两片点云公共部分的特征点;其次,根据特征点法向量之间的欧氏距离将两片点云的特征点两两配对;然后,利用法向量的夹角对特征点对进行提纯;最后,通过单位四元数法,求解出旋转及平移矩阵,完成粗配准。试验表明,本文基于特征点法向量的粗配准方法可为精配准提供良好的初始位置,在一定程度上避免配准时陷入局部最优的现象。 相似文献
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自维持草本植物群落的构建方法对河道生态修复具有重要作用。基于群落自维持理念,采用自维持植物群落构建思路,以植物区系质量评价法(FQA)作为植物与生境匹配特征的评估方法,按照河道不同的生境类型,组织目标植物并构建植物群落,满足时间维度下城市发展对植物群落质量、效果的要求。以植物种植混合密度作为混合式配置方式的参考,探讨修复目标下草本群落的构建方案,并将其应用在滹沱河湿地植被修复工程中。 相似文献
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