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适用于激光点云配准的重叠区域提取方法

王帅 孙华燕 郭惠超

王帅, 孙华燕, 郭惠超. 适用于激光点云配准的重叠区域提取方法[J]. 红外与激光工程, 2017, 46(S1): 137-142. doi: 10.3788/IRLA201746.S126002
引用本文: 王帅, 孙华燕, 郭惠超. 适用于激光点云配准的重叠区域提取方法[J]. 红外与激光工程, 2017, 46(S1): 137-142. doi: 10.3788/IRLA201746.S126002
Wang Shuai, Sun Huayan, Guo Huichao. Overlapping region extraction method for laser point clouds registration[J]. Infrared and Laser Engineering, 2017, 46(S1): 137-142. doi: 10.3788/IRLA201746.S126002
Citation: Wang Shuai, Sun Huayan, Guo Huichao. Overlapping region extraction method for laser point clouds registration[J]. Infrared and Laser Engineering, 2017, 46(S1): 137-142. doi: 10.3788/IRLA201746.S126002

适用于激光点云配准的重叠区域提取方法

doi: 10.3788/IRLA201746.S126002
基金项目: 

国家自然科学基金(61302183)

详细信息
    作者简介:

    王帅(1991-),男,博士生,主要从事激光三维成像及激光雷达系统方面的研究。Email:mage1120@foxmail.com

  • 中图分类号: TN249

Overlapping region extraction method for laser point clouds registration

  • 摘要: 多视角激光点云的配准是目标三维重建的基础,而点云之间重叠区域的提取对提高配准效率具有重要意义。提出了一种基于区域分割的重叠区域提取方法,首先使用谱聚类按照几何结构特征对各视角点云区域分割,然后对各个区域建立ESF多维形状描述符。对提取的描述符计算两两之间的欧式距离,描述符之间欧式距离最近的区域即为点云之间的重叠区域。实验证明:算法对激光点云噪声及初始位姿等因素表现稳定,在点云采集视角差异较大的情况下仍能完成重叠区域的提取。在仿真的四组点云测试中,点云的重叠率平均提高了14.3%,在实际采集的多视角点云测试中,点云的重叠率平均提高了13.3%。
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-06-05
  • 修回日期:  2017-07-11
  • 刊出日期:  2017-12-31

适用于激光点云配准的重叠区域提取方法

doi: 10.3788/IRLA201746.S126002
    作者简介:

    王帅(1991-),男,博士生,主要从事激光三维成像及激光雷达系统方面的研究。Email:mage1120@foxmail.com

基金项目:

国家自然科学基金(61302183)

  • 中图分类号: TN249

摘要: 多视角激光点云的配准是目标三维重建的基础,而点云之间重叠区域的提取对提高配准效率具有重要意义。提出了一种基于区域分割的重叠区域提取方法,首先使用谱聚类按照几何结构特征对各视角点云区域分割,然后对各个区域建立ESF多维形状描述符。对提取的描述符计算两两之间的欧式距离,描述符之间欧式距离最近的区域即为点云之间的重叠区域。实验证明:算法对激光点云噪声及初始位姿等因素表现稳定,在点云采集视角差异较大的情况下仍能完成重叠区域的提取。在仿真的四组点云测试中,点云的重叠率平均提高了14.3%,在实际采集的多视角点云测试中,点云的重叠率平均提高了13.3%。

English Abstract

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