點云匹配在計算圖形學(xué)和視覺中具有重要的意義,為了改變目前部分三維點云數(shù)據(jù)集存在分辨率低、有噪聲干擾和只有部分三維數(shù)據(jù)的問題,并且受最近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功的啟發(fā),本文主要研究基于深度學(xué)習(xí)的點云匹配,其主要核心處理可以分為三個步驟:關(guān)鍵點的獲取、關(guān)鍵點的描述和用描述子進行匹配。針對這三個步驟,本文提出了一種獲取關(guān)鍵點的方法,來獲取進行深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集,從而獲取關(guān)鍵點;然后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,得出匹配對對應(yīng)的描述子,最后使用了RANSAC算法完成點云匹配,使點云的匹配更加準確。本文主要工作與成果如下:（1）針對目前三維數(shù)據(jù)分辨率低、有噪聲干擾、不完整的問題,提出了一種獲取點云中關(guān)鍵點對的方法,并基于關(guān)鍵點對建立了數(shù)據(jù)集。首先,將兩張RGB-D圖片重建成三維點云,從中隨機采樣獲取關(guān)鍵點,將關(guān)鍵點在重建中的3D位置映射到其位于攝像機視錐體內(nèi)且未被遮擋的兩幅RGB-D幀中,直接將該關(guān)鍵點在兩幅RGB-D幀中的相應(yīng)位置,作為關(guān)鍵點對。實驗結(jié)果表明:該方法獲取的關(guān)鍵點對,省時省力,并且精度較高,可以很好地作為深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。（2）針對目前描述子大部分是人為手工定義,從而精度、準確度較低的... 

【文章來源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

初始圖

中北大學(xué)學(xué)位論文8三個對應(yīng)點才可求解出該問題，匹配的過程可以表示為以下方程：ptpsRt式（2-1）公式（2-1）中的pt代表目標點云中的關(guān)鍵點，ps代表的是與目標點云中關(guān)鍵點相匹配的源點云中的關(guān)鍵點。而求解點云匹配的過程需要求出矩陣R與向量t，匹配關(guān)系如圖2-2中的藍色線所示：圖2-2匹配關(guān)系圖Figure2-2Matchingrelationshipdiagram在以上的步驟計算出兩片點云之間的旋轉(zhuǎn)平移矩陣后，把源點云經(jīng)過該旋轉(zhuǎn)平移矩陣變換后，得到兩片點云的匹配結(jié)果圖，結(jié)果如圖2-3所示：圖2-3匹配結(jié)果圖Figure2-3Matchingresults上面所述的三維點云經(jīng)過旋轉(zhuǎn)平移矩陣變換匹配在一起的例子，即為三維點云匹配的一般情況，即將兩片點云經(jīng)過剛體變換匹配在一起。點云匹配在應(yīng)用中經(jīng)常

匹配結(jié)果圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點云配準方法研究[D]. 李丹煜.中北大學(xué) 2018
[2]基于特征點匹配的點云粗配準算法研究[D]. 霍旺.中北大學(xué) 2018
[3]三維點云模型的自動配準算法研究[D]. 李羿辰.西北大學(xué) 2017
[4]基于三維激光掃描點云數(shù)據(jù)特征點提取及建筑物重建[D]. 楊明珠.昆明理工大學(xué) 2017
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本文編號：3034578