[发明专利]一种基于几何形状的多通道三维彩色点云配准方法

说明书

本发明属于三维点云数据处理与三维场景重建技术领域，一种基于几何形状的多通道三维彩色点云配准方法，包括以下步骤：(1)获取三维彩色点云数据，(2)提取点云数据，(3)点云形状分类，(4)点性点数据配准，(5)线性点数据配准，(6)面性点数据配准，(7)点云数据配准，(8)三维彩色点云数据配准。本发明通过构建协方差矩阵，准确地计算了三维点云数据的几何特征，从点云数据中提取出点性点、线性点和面性点三种特征点集，并利用这三种特征点集辅助完成了三维彩色点云的配准，从而有效地解决了由于三维彩色点云数据量过大而导致的配准时间过长的问题，大大地提高了三维彩色点云配准效率和准确度。

技术领域

本发明涉及一种基于几何形状的多通道三维彩色点云配准方法，属于三维点云数据处理与三维场景重建技术领域。

背景技术

随着信息科学技术的发展，计算机视觉、虚拟现实、3D打印、模式识别等领域在飞速进步，三维彩色点云得到了越来越广泛地应用。三维彩色点云数据是由点云数据和图像数据两种模态信息融合而成，其中，点云数据通过激光扫描仪得到，记录了物体的几何位置信息，图像数据通过彩色相机得到，记录了物体的颜色纹理信息。因此，三维彩色点云数据是三维点云数据的进一步发展，能更立体形象地描述现实世界。

在使用三维彩色激光扫描测距系统对实际场景进行扫描测量时，由于视野限制和物体遮挡等原因，通常不能在同一个视角下一次性扫描得到实际场景的全部三维彩色点云数据。因此，需要让三维彩色激光扫描测距系统在不同视角下对被测场景进行扫描，然后将多个视角下扫描得到的三维彩色点云数据变换到同一个坐标系下，获得实际场景的完整三维彩色点云数据，这个过程就是三维彩色点云数据的配准。

目前较为常用的点云配准算法是迭代最近点算法(ICP算法)，其原理是迭代地对待配准点云集的对应点对进行选择，每次迭代时，对于一个点云集中的每个点都需要在另一个点云集中搜索离它距离最近的点，组成对应点对，并计算可以使对应点对之间的距离之和最小的旋转平移矩阵，最后利用旋转平移矩阵对待配准点云进行坐标变换，以实现点云配准。但这种算法仍存在一些不足：1)需要提供一个较好的配准初值；2)在搜索对应点对时，由于点云数据量较大，搜索耗时较长；3)迭代结果可能会陷入局部收敛的情况。

发明内容

为了解决现有技术中存在的不足，本发明目的是提供一种基于几何形状的多通道三维彩色点云配准方法，以充分利用点云形状信息。该方法针对实际场景，首先利用三维彩色激光扫描测距系统，在两个不同的位置分别对同一场景进行扫描，得到两个三维彩色点云数据，然后分别从中提取点云数据，再从点云数据中提取特征点集，利用特征点集进行配准，求取旋转矩阵和平移向量，最后将之应用到三维彩色点云配准中。该方法解决了由于三维彩色点云数据量过大而导致的配准时间较长、效率低的问题，并且充分发挥了各种几何形状的多通道优势。

为了实现上述发明目的，解决现有技术中所存在的问题，本发明采取的技术方案是：一种基于几何形状的多通道三维彩色点云配准方法，包括以下步骤：