[发明专利]一种多尺度坐标轴夹角特征的点云快速配准方法

说明书

技术领域

本发明属于机器视觉和光学三维测量邻域，尤其涉及一种多尺度坐标轴夹角特征的点云快速配准方法。

背景技术

现代电子技术的快速发展使得快速获取一物体的三维数字信息成为可能，三维点云模型由于其易于存储、编辑、传输等优点而被应用于工业生产中，其中，点云配准是得到这样一个模型的重要步骤之一。针对点云配准工作，国内外学者进行了大量的相关研究。基于统计学的配准算法则因其对大数据量有明显优势常被用于大场景点云数据配准。迭代最近点配准方法和遗传算法等算法因鲁棒性较好及精度较高成为精配准的主要算法。在无法预知点云的相对空间关系时，基于几何特征的点云配准以其对初始位置要求较低且有较高的配准效率而被广泛应用。本发明用邻域点在法向投影的均值信息选择出点云表面变化较大的点作为关键点，该方法几何意义明显，区分度好。利用不同大小邻域计算得到坐标轴的夹角信息提取出关键点局部点云的形状信息，所得信息量大，识别容易，有较强的抗干扰能力。利用几何特征寻找初始对应点对后应用随机采样一致性算法和聚类分选方法对其多次优化，能够确保对应关系的质量。

发明内容

本发明的目的是提供一种配准速度快，且鲁棒性好的，多尺度坐标轴夹角特征的点云快速配准方法。

本发明一种多尺度坐标轴夹角特征的点云快速配准方法，包括以下几个步骤：

步骤一：输入源点云P和目标点云Q，分别提取出源点云P的关键点和目标点云Q的关键点；

步骤二：计算关键点处的特征描述子，以关键点为中心选取三个不同大小邻域计算得到三个坐标系和三个该局部点云的曲率，以三个坐标系分别对应的坐标轴的夹角余弦及三个不同曲率共同组成该关键点的特征描述子，得到源点云P的关键点特征描述子和目标点云Q的关键点特征描述子；

步骤三：两对对应点为一组同时进行选取，保留同时满足特征描述子的最大相似性和源点云中两点距离与目标点云两点距离近似相等的对应关系组，得到初始对应点对；

步骤四：采用随机采样一致性算法对错误对应关系进行去除得到精确的对应关系；

步骤五：采用聚类分选方法使精确的对应关系分布均匀；

步骤六：最终的对应关系通过奇异值分解法计算得到用于拼接的变换矩阵。

本发明一种多尺度坐标轴夹角特征的点云快速配准方法，还可以包括：

1、提取关键点的方法为：

(1)求取点云邻域点与中心点连线所成向量向中心点法线方向投影，对邻域内投影求和并取均值；

(2)设定阈值c₀，选取投影均值大于阈值的点作为关键点。

2、关键点p的特征描述子包括：

各坐标轴间夹角余弦：