[发明专利]基于二维图像引导的改进三维点云配准方法、系统及可读存储介质

权利要求书

1.一种基于二维图像引导的改进三维点云配准方法、系统及可读存储介质，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取相邻帧场景的二维彩色图像I_t、I_t+1和对应的深度图像D_t、D_t+1；

利用RGB-D相机在t时刻和t+1时刻获取相邻帧场景的二维彩色图像I_t和I_t+1以及与二维彩色图像对应的深度图像D_t和D_t+1；

步骤2：对深度图像D_t和D_t+1进行以彩色图像为引导的深度图像滤波得到滤波后的深度图像和

步骤3：利用二维彩色图像和滤波后的深度图像生成三维点云；

将二维彩色图像I_t和滤波后的深度图像生成三维点云P_t，将二维彩色图像I_t和滤波后的深度图像生成三维点云P_t+1；

步骤4：采用基于PCA方法对三维点云P_t和P_t+1进行降采样，利用降采样后的三维点云和计算相邻帧场景的变换矩阵；

步骤5：依据降采样后的的三维点云和中对应点的映射关系，依次采用基于对应点间的中值距离的剔除法和基于表面法向量夹角的剔除法，剔除错误关系匹配点对，以剩余匹配点对之间的距离和最小为目标函数，获得相邻帧场景的变换矩阵，进行相邻帧场景配准。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照基于彩色图像引导的深度图像滤波方法对相邻时刻获得的深度图像D_t和D_t+1进行滤波处理：

基于彩色图像引导的深度图像滤波方法的处理表达式为：

其中，G(D_t,I_t)表示以步骤1获取的深度图像D_t，二维彩色图像I_t作为输入，滤波后的深度图像作为输出；

具体步骤为：

步骤2.1：设均值滤波函数为f_mean(x)，计算均值滤波后的二维彩色图像I_t^Mean＝f_mean(I_t)，深度图像D_t^Mean＝f_mean(D_t)；计算二维彩色图像的关联系数深度图像的关联系数

步骤2.2：计算二维彩色图像的方差深度图像的协方差

步骤2.3：令β＝D_t^Mean-α*I_t^Mean，ε为正则化系数，取值范围为(0,1)；

步骤2.4：滤波后的深度图像

对深度图像D_t+1，二维彩色图像I_t+1重复步骤2.1-步骤2.4，得到滤波后的深度图像

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述均值滤波函数f_mean(x)的搜索窗口半径r_mean＝8。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2.3中设置ε＝0.04。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对三维点云进行降采样处理，利用降采样后的三维点云计算相邻帧场景的变换矩阵；

首先，根据深度图像中每个点的法向量n与x、y和z轴的夹角，将所有点依据与坐标轴的夹角按照设定的间隔角度划分为4³个类，其中三个维度上所含类的个数均为4，取间隔角度为45°；

然后，随机地从每个类中该类中的1％个点，舍去其它点，得到降采样后的深度图像。