文献类型：期刊文章

作　　者：刘剑[1] 白迪[1]

Liu Jian;Bai Di(Information and Control Engineering Faculty,Shenyang Jianzhu University,Shenyang,Liaoning 110168,China)

机构地区：[1]沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁沈阳110168

出　　处：《光学学报》

基　　金：国家自然科学基金(11704263);辽宁省自然科学基金(201602616);辽宁省教育厅科学研究项目(2015443)

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：12

起止页码：232-239

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对当前机器视觉热点研究的配准问题,提出了一种全新的快速点特征直方图(FPFH)特征描述与Delaunay三角剖分相结合的三维点云配准方法。首先采用FPFH综合描述特征信息,通过Delaunay三角网建立特征信息的局部关联性;再根据特征点对的对应关系进行采样一致性初始变换,实现初始配准;最后,根据得到的初值采用迭代最近点法进行精确配准,获得精确转换关系。分别对简单目标物体及复杂目标物体进行配准实验。实验结果表明,将FPFH特征描述与Delaunay三角剖分结合引入传统点云配准,简化了特征提取复杂度,缩小了特征点对匹配的搜索范围,提升了配准精度及速度,实现对目标物体高效配准,对提高机器视觉特征点匹配效率具有一定指导作用。

关 键 词：机器视觉  点云配准 快速点特征直方图  特征描述  DELAUNAY三角剖分

分 类 号：TP242]