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基于FPFH特征的三維場(chǎng)景重建
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.西安郵電大學(xué) 公安部電子信息勘查應用技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗室,西安 710121) ;2.西安郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,西安 710061)

作者簡(jiǎn)介:

艾 達(1975-),男,博士,高工,碩導,主要從事數字圖像處理方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

公安部重點(diǎn)實(shí)驗室項目(2014GABJC02)。


Research and Realization of 3D Restruction Based on FPFH
Author:
Affiliation:

(1.Xi'an University of Posts and Telecommunications, Key Laboratory of electronic information application technology of Site-survey of Ministry of public security, Xi'an 710061,China) ;2.School of Electronic Engineering,Xi'an University of Posts and Telecommunications, Xi'an 710061, China)

Fund Project:

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    摘要:

    文章在闡述不同視角下在對一對三維點(diǎn)云數據集兩兩配準的基礎之上,針對ICP精確匹配算法須使初始點(diǎn)云收斂否則無(wú)法獲取準確匹配結果的問(wèn)題,提出了基于FPFH特征描述子的特征點(diǎn)云粗匹配;調整兩片點(diǎn)云的初始位置,為ICP算法提供了良好的初始位置進(jìn)一步提高點(diǎn)云的匹配精度;并且在此基礎上通過(guò)大量實(shí)驗得到點(diǎn)云對應點(diǎn)對之間的最大距離與擬合系數的函數關(guān)系,得到粗匹配最優(yōu)值,進(jìn)而得到最佳配準效果。實(shí)驗證明通過(guò)粗匹配最高能將匹配擬合系數提高60.3%。

    Abstract:

    The article describes a different perspective on the basis of three-dimensional point cloud pairwise data registration,for accurate matching algorithms ICP need to make an initial point cloud convergence, otherwise unable to obtain accurate matching results, this artice proposes a feature based on FPFH Descriptors coarse matching feature method.Adjust the initial position of two point clouds for ICP algorithm provides a good initial position to further improve the matching precision point cloud. And on this basis to get through a lot of experiments as a function of the largest point distance and the best fitness score between correspondence pairs to obtain the optimal value match, it is proved that coarse matching can make the best fitness score up to 60.3%.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

艾達,王苗,倪國斌.基于FPFH特征的三維場(chǎng)景重建計算機測量與控制[J].,2016,24(7):232-236.

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歷史
  • 收稿日期:2016-01-12
  • 最后修改日期:2016-03-07
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-08-09
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