基于深度圖像的激光點云配準(zhǔn)算法
關(guān)鍵詞：深度圖像 orb算法 圖像配準(zhǔn) 點云配準(zhǔn) icp算法
摘要：針對迭代最近點(Iterative Closet Point, ICP)在配準(zhǔn)過程中容易陷入局部最優(yōu)的情況,提出一種基于深度圖像匹配的點云配準(zhǔn)算法。通過點云深度信息得到點云在投影平面上的深度圖像,采用深度圖像的配準(zhǔn)選擇定向二進(jìn)制簡單描述符(Oriented Fast and Rotated BRIEF,ORB)算法對深度圖像進(jìn)行配準(zhǔn),對匹配結(jié)果采用隨機(jī)采樣一致性(RANSAC)算法對配準(zhǔn)特征點進(jìn)行篩選,剔除錯誤匹配點,保留匹配正確的圖像特征點,將其索引到三維點云數(shù)據(jù)中。根據(jù)匹配的三維點云數(shù)據(jù)計算點云初始旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量,調(diào)整點云初始位置,為后續(xù)精配準(zhǔn)提供良好的初始位置,同時用ICP算法完成精配準(zhǔn),基于PCL(Point Cloud Library)開源數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)精配準(zhǔn)過程。通過改進(jìn)可有效緩解現(xiàn)有算法中存在的迭代易陷入局部最優(yōu)的問題,提高精配準(zhǔn)的速度、精度和可靠度等,并通過試驗的手段驗證算法的有效性。
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