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| 法线特征约束的激光点云精确配准 | |
| 摘 要： | 作为点云数据处理的关键步骤,配准结果直接影响到后续数据处理的精度。针对传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法依赖较好初始位置的局限性,提出基于法线特征约束的点云精确配准方法。首先采用局部表面拟合方法进行法线估计,并计算其快速点特征直方图,然后通过采样一致性方法对两组点云进行粗配准,最后通过建立KD-Tree加快对应点的搜索效率,并设定阈值去除错误对应点对,实现精确配准。结果表明,基于法线特征约束的粗配准算法可以为待配准点云提供较好的初始位置,并且改进的ICP算法有效地提高了点云配准的精度和效率。 |
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