一种融合形状与纹理的彩色点云配准算法

作     者：张元 史泽鹏 庞敏 熊风光 杨晓文 Zhang Yuan;Shi Zepeng;Pang Min;Xiong Fengguang;Yang Xiaowen

作者机构：中北大学计算机科学与技术学院 机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室 山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心 

出 版 物：《激光与光电子学进展》 (Laser & Optoelectronics Progress)

年 卷 期：2024年第61卷第22期

页      面：212-220页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金(62272426) 山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”项目(202201150401021) 

主　　题：点云配准 彩色点云 点云关键点 局部特征描述符 特征融合 

摘      要：针对现有点云配准算法在点云几何特征不显著时配准效果差、精度低等问题，提出一种综合利用几何和纹理特征的点云配准方法。首先，从点云表面提取几何和纹理特征变化显著的关键点，随后对关键点的形状和纹理进行特征描述，并基于特征相似度进行关键点匹配。其次，使用随机采样一致性算法剔除误匹配的点并估计位姿矩阵，实现粗配准，为后续的精配准提供良好的位姿初值。最后，运用彩色迭代最近点（ICP）算法进行精配准。实验结果表明，该算法在处理杂乱、重叠率低和几何特征不显著的彩色点云模型时具有出色的配准精度。