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面向缺失点云配准的镜像迭代最近点算法被引量：4: 2023年; 面向点云配准任务,以改善重叠度较低的点云对之间的配准效果为研究目的,提出了一种有效的缺失点云配准算法——镜像迭代最近点算法。该算法以建立源点云和目标点云之间的镜像型对应关联性为核心,具体过程为:首先建立源点云到目标点云的前向对应关系,以捕获位于重叠区域的特征点;然后建立重叠区域的后向对应关系,以获取可靠匹配对集合;最后根据可靠匹配对估计最优刚体变换矩阵。此外,通过KD树构建和特征扩展两方面进行优化,以提升算法效率。所提算法仅依赖重叠区域匹配对集合,具有良好的鲁棒性和抗干扰能力。在斯坦福数据集上的实验结果表明:对于较低重叠度的数据集,所提算法在精度和效率上均优于以往的多数算法;对于较高重叠度的数据集,所提算法使精度平均提升28.8%,使效率平均提升47.9%。实验证明所提算法能快速且可靠地配准缺失点云。; 徐文菲金莉韩旭程浩喆田暄

改进迭代最近点算法支持下的LiDAR点云与正射影像粗-精配准方法被引量：2: 2022年; 针对直接迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)算法难以满足无人机LiDAR点云与正射影像高精度高效配准等问题,提出基于改进ICP的LiDAR点云与正射影像配准方法,为遥感地物目标解译提供丰富的空间信息和语义信息。首先采用体素滤波算法消除原始点云数据冗余;然后,利用主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)对点云进行粗配准和计算刚体变换参数初始值,最后使用ICP算法实现LiDAR点云与正射影像精配准。实验结果表明,基于改进ICP的配准方法能够实现复杂地物分布、地物遮挡等情况下点云与影像快速、高精度地配准和点云纹理精准着色,相比原始ICP算法精度和效率分别提高了约1.8倍和3倍。; 徐卫红彭家真高红旗; 关键词：激光点云迭代最近点算法配准正射影像

采用主成分分析的迭代最近点算法优化与验证被引量：12: 2022年; 通过分析算法配准过程提出一种基于主成分分析(PCA)的点云配准策略,对迭代最近点(ICP)算法迭代过程加入PCA配准设计,以解决ICP算法易陷入局部最小值、配准耗时高的问题。首先,利用重心法在首次迭代开始前使参考点云与待配准点云重心重合以达到初始位姿确定;然后,在ICP算法每次进行迭代时,先对待配准点云与参考点云进行PCA,选取其中前三主成分特征向量,通过姿态变换进行对应匹配,使两点云完成初始配准后再利用欧氏距离寻找最近点,完成后续配准过程。选取了经典ICP算法及3种初始位姿确定方法、文献主流算法与提出的迭代PCA算法及3种初始位姿确定方法进行对比分析,结果表明,在前述两种方法都无法配准的情况下,提出算法不仅成功避免算法陷入局部最小,而且获得了较优的速度与精度,迭代次数为10次,耗时19.427939 s,配准误差为2.1932,综合提高了配准性能。; 石峰源张春明姜丽辉周琦潘迪; 关键词：成像系统迭代最近点算法主成分分析点云配准

一种用于点云配准的改进迭代最近点算法被引量：7: 2020年; 经典的迭代最近点算法(ICP)收敛速度慢,在源点云和目标点云初始姿态不佳时存在容易陷入局部最优解等问题。针对上述问题构建一种结合快速点云粗配准的改进ICP算法。改进的ICP算法首先利用重心重合法进行两个点云集预处理,缩小平移误差,提高点云重叠度;然后采用随机采样一致性算法(RANSAC)实现两个点云集的粗配准,使两个点云集具有相对较好的初始位置姿态;最后利用体素栅格和KD树对ICP算法进行改进,实现点云精配准。将改进算法和经典ICP、GICP算法进行对比实验,结果表明:相较于经典ICP和GICP算法,改进算法精度更高、速度更快。; 李运川王晓红; 关键词：点云配准 KD树迭代最近点

改进权重的迭代最近点算法在点云配准中的应用被引量：7: 2019年; 针对传统迭代最近点算法不具备抗差性的难题,利用迭代最近点算法配准残差的分布规律,综合M估计及选权迭代思想,提出改进权重的迭代最近点配准算法。根据每个点对配准计算出对应的初始权重,然后在附加点对权重的基础上使用选权迭代法计算出满足条件的权重,以达到抵御粗差的目的。结果表明,选权迭代过程能合理改善三维空间转换参数计算的结果,提出的改进算法较适合含粗差点的点云数据的配准。; 张崇军许烨璋郑善喜郑家根张艳; 关键词：点云数据配准 M估计选权迭代法迭代最近点算法

基于旋转角约束的尺度迭代最近点算法被引量：3: 2018年; 针对点集配准中的尺度因素和旋转角变化引起的配准效果不佳的问题,提出了基于旋转角约束的尺度迭代最近点(scaling iterative closest point,SICP)算法。首先,建立两个点集之间的一一对应关系,可以大幅度提高算法的配准精度;然后,将尺度矩阵引入到迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法中,以解决点集配准中由尺度因素引起的配准失败的问题;最后,设置旋转角约束,解决由旋转角变化引起的配准效果不佳的问题,进一步提高算法的配准精度。实验表明,跟ICP算法和SICP算法相比,基于旋转角约束的SICP(SICP based on rotation angle restraint,SICP-RAC)算法能够更精确地实现尺度点集的配准,是一种高精度的尺度点集配准算法。; 刘淑英赵夫群; 关键词：迭代最近点

广义迭代最近点算法在视觉里程计中的应用研究: 视觉里程计是一种利用相机作为传感器输入设备,并运用估计算法实现相机自运动估计的系统,它在移动机器人、智能可穿戴设备和增强现实等领域具有广泛的应用前景。目前,视觉里程计主流的自运动估计方法为特征点法,特征点法在环境纹理不明...; 王宇雨; 关键词：点云配准视觉里程计

基于曲率特征的迭代最近点算法配准研究被引量：36: 2017年; 在三维激光扫描技术中,点云数据配准技术直接影响后期建模质量。点云配准主流算法为迭代最近点(ICP)算法,该算法能自动、高精度配准,也具有时间空间复杂度较大、收敛缓慢、易匹配错误对应点等缺点。将基于曲率极值的算法与ICP算法相结合,对曲率特征明显的点云模型进行配准。从算法收敛效率、抗噪性及点云初始位置优劣对算法的影响三方面设计实验,并与经典ICP算法及其他改进算法进行对比。结果表明,该算法对于曲率变化明显的点云数据表现出的收敛效率高于其他算法,对于质量较差的初始数据,该算法收敛稳定性较强。; 曾繁轩李亮刁鑫鹏; 关键词：图像处理点云配准迭代最近点算法

一种改进的稀疏迭代最近点算法被引量：1: 2017年; 稀疏迭代最近点算法是针对含有噪声点的点云配准提出的,但它却存在对目标点云中的离群点敏感、运行效率低等问题。针对这些问题,基于邻域信息的对应点对寻找方法提出了一种改进的稀疏迭代最近点算法。改进的稀疏迭代最近点算法首先使用改进的基于PCA的点云初始配准调整两片点云的位置,而后使用基于邻域信息的对应点对寻找方法为精配准寻找对应点对,针对对应点对,使用乘法器的交替方向法(ADMM)求得最优的变换矩阵。实验表明,对含离群点的斯坦福兔子、盆栽等点云来说,改进后的算法能够处理目标点云含有离群点的情况,并且算法的配准速度平均提高了30%。; 周游耿楠张志毅; 关键词：点云配准邻域信息

利用逆向工程思维与技术对传统Iterative Closest Point迭代最近点算法在点云精确配准中的探索与优化: 逆向工程技术作为产品设计制作的一种手段,由于它的独特魅力,引起世界各国学术界和工业界的关注和高度重视。点云配准问题作为三维模型重建中的一个重要研究课题,已经得到越来越多的关注与研究,虽然当前存在着多种点云配准方法,但都存...; 周昱阮俊; 关键词：点云配准 ICP 特征点三维模型重建

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