發(fā)布時間：2018-10-30 16:42

【摘要】：針對迭代最近點算法中存在的收斂速度較慢和噪聲引起的配準效果不佳的問題,提出一種基于期望最大化估計的噪聲點云配準算法,即改進的概率迭代最近點算法。首先,建立兩個點云集合之間的一一對應(yīng)關(guān)系,以提高算法的配準精度;然后,將高斯模型引入到ICP算法中,采用奇異值分解的方法解決剛體變換問題,并在剛體變換過程中加入動態(tài)迭代系數(shù),在不影響配準精度和迭代方向的情況下,在下次迭代中更快速地尋找到最近點,以此減少迭代次數(shù)、提高收斂速度,實現(xiàn)兩個帶有噪聲點云的精確配準。實驗表明,該算法是一種精度高、速度快的點云配準算法,能有效地避免噪聲和外點的干擾。
[Abstract]:Aiming at the problems of slow convergence rate and poor registration effect caused by noise in iterative nearest point algorithm, an improved probabilistic iterative nearest point algorithm based on expectation maximization estimation is proposed. Firstly, the one-to-one correspondence between two point cloud sets is established to improve the registration accuracy of the algorithm. Then, Gao Si model is introduced into ICP algorithm, and the singular value decomposition method is used to solve the problem of rigid body transformation, and dynamic iterative coefficients are added to the process of rigid body transformation, without affecting the registration accuracy and the direction of iteration. In the next iteration we can find the nearest point more quickly so as to reduce the number of iterations improve the convergence speed and realize the accurate registration of two noisy point clouds. Experimental results show that the algorithm is a high precision and fast point cloud registration algorithm, which can effectively avoid noise and external point interference.
【作者單位】： 咸陽師范學(xué)院教育科學(xué)學(xué)院;西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;北京師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61373117) 陜西省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃課題(SGH16H179)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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1 王森;王璐;洪靖惠;李思慧;孫曉鵬;;基于Sparse ICP的三維點云耳廓識別[J];圖學(xué)學(xué)報;2015年06期

2 蔣睿嵩;魏發(fā)遠;馮大勇;閆茂振;;一種權(quán)值約束的精確配準算法[J];圖學(xué)學(xué)報;2014年02期

3 范然;金小剛;;大規(guī)模點云選擇及精簡[J];圖學(xué)學(xué)報;2013年03期

4 吳維勇;王英惠;;逆向工程中基于小波的數(shù)據(jù)配準[J];工程圖學(xué)學(xué)報;2010年06期

【共引文獻】

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1 黃方;寧濤;陳志同;沈云超;;二維點輪廓與矢量輪廓配準研究[J];圖學(xué)學(xué)報;2016年05期

2 解則曉;劉靜曉;潘成成;張夢澤;;一種散亂分層點云的有序化精簡方法[J];圖學(xué)學(xué)報;2016年03期

3 律帥;達飛鵬;黃源;;基于數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換的點云快速有損壓縮算法[J];圖學(xué)學(xué)報;2016年02期

4 趙龍;韋群;;序列圖像三維重構(gòu)中點云精簡算法的研究與改進[J];計算機工程與應(yīng)用;2016年08期

5 時可可;潘為民;郭志強;雷賢卿;葉欣;;大型定子葉片鑄件的數(shù)字化測量及誤差評定[J];圖學(xué)學(xué)報;2014年03期

【二級參考文獻】

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1 陳雷蕾;王斌;張立明;;快速三維人耳提取與識別[J];計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報;2009年10期

2 方惠蘭,王國瑾;三角網(wǎng)格曲面上離散曲率估算方法的比較與分析[J];計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報;2005年11期

3 張麗艷,周儒榮,蔡煒斌,周來水;海量測量數(shù)據(jù)簡化技術(shù)研究[J];計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報;2001年11期

【相似文獻】

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1 蔣睿嵩;張定華;張順利;程云勇;;帶變形渦輪葉片精確配準算法研究[J];CT理論與應(yīng)用研究;2009年01期

2 李在娟;付宜利;高文朋;;基于路徑的血管介入手術(shù)電磁跟蹤的配準算法[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年S1期

3 蔣睿嵩;魏發(fā)遠;馮大勇;閆茂振;;一種權(quán)值約束的精確配準算法[J];圖學(xué)學(xué)報;2014年02期

4 左森;郭曉松;萬敬;郭君斌;;基于支持向量回歸的光度配準算法[J];微電子學(xué)與計算機;2006年12期

5 於時才;呂艷瓊;;一種圖像快速配準算法的研究[J];激光與紅外;2009年04期

6 謝永勝;余正生;;圖像快速配準算法的改進[J];機電工程;2010年02期

7 郭明;周曉東;;艦船小目標圖像配準算法[J];光子學(xué)報;2012年02期

8 李寶峰;田寶華;張曉明;鄭明玲;;全局自動圖像配準算法加速器[J];計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報;2012年10期

9 陳華杰;馮衛(wèi)平;林岳松;郭云飛;;基于稀疏方位超圖匹配的圖像配準算法[J];光電子.激光;2010年12期

10 王學(xué)敏;王國宏;陳壘;;航跡圖像的2D雷達系統(tǒng)誤差配準算法[J];火力與指揮控制;2012年06期

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1 張政;張彩明;;一種基于法向特征的點云數(shù)據(jù)配準算法[A];中國圖學(xué)新進展2007——第一屆中國圖學(xué)大會暨第十屆華東六省一市工程圖學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

2 梅躍松;楊樹興;莫波;;一種基于新的相似性測度的自動圖像配準算法[A];2007'中國儀器儀表與測控技術(shù)交流大會論文集（一）[C];2007年

3 王瑞瑞;王晉年;馬建文;;基于虛擬窗口統(tǒng)計特征的可見光與熱紅外影像配準算法研究[A];第十七屆中國遙感大會摘要集[C];2010年

4 孫凡;;基于無人機多光譜成像儀圖像的配準算法研究[A];第十五屆全國遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文摘要集[C];2005年

5 郗潤平;武瀟;張艷寧;;基于子束變換和Harris角點的圖像配準算法[A];全國第三屆信號和智能信息處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會�？痆C];2009年

6 曹世翔;江潔;張廣軍;袁艷;;一種簡化SIFT的圖像配準算法[A];第九屆全國光電技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文集（下冊）[C];2010年

7 蔣曉瑜;田宏亮;張文明;;基于梯度互信息的小波域圖像配準算法研究[A];第六屆全國信號和智能信息處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2012年

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1 張超;基于局部特征的圖像配準算法及應(yīng)用研究[D];北京理工大學(xué);2015年

2 楊娟;醫(yī)學(xué)圖像配準和四維磁共振成像相關(guān)技術(shù)研究[D];山東大學(xué);2015年

3 虞剛;在線自適應(yīng)放療若干關(guān)鍵問題的研究[D];東南大學(xué);2015年

4 章學(xué)靜;像素級圖像增強及配準算法研究[D];北京理工大學(xué);2014年

5 梁月強;圖像引導(dǎo)放射治療若干關(guān)鍵問題的研究[D];電子科技大學(xué);2012年

6 劉朝霞;航空遙感圖像配準算法研究[D];大連海事大學(xué);2011年

7 葉宏;多傳感器系統(tǒng)配準算法研究[D];中國工程物理研究院;2014年

8 祁永慶;多平臺多傳感器配準算法研究[D];上海交通大學(xué);2008年

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1 劉新;三維點云數(shù)據(jù)的配準算法研究[D];燕山大學(xué);2015年

2 楊昆;基于互相關(guān)和點特征的圖像配準算法研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

3 陳平君;配準方法可重現(xiàn)比較流程與纖維束分割算法研究[D];大連理工大學(xué);2015年

4 陳聰;低照度圖像配準算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

5 王冰;基于GPU的粘性流體醫(yī)學(xué)圖像彈性配準算法研究[D];蘭州交通大學(xué);2015年

6 曹紅洋;基于Demons算法的圖像非剛性配準算法研究[D];南昌航空大學(xué);2015年

7 李耀東;基于分布估計算法和互信息的醫(yī)學(xué)圖像剛性配準算法研究[D];沈陽工業(yè)大學(xué);2016年

8 宋江典;多模態(tài)腦影像配準算法設(shè)計與實現(xiàn)[D];東北大學(xué);2014年

9 劉忠建;基于并行計算的點云配準算法研究[D];北方工業(yè)大學(xué);2016年

10 張金龍;面向嬰幼兒腦MR圖像的配準算法與分割研究[D];東北大學(xué);2014年

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本文編號：2300568