基于voxel表征的三维点云数据配准与目标检测

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1、分类号：密级：UDC：编号：河北工业大学硕士学位论文基于voxel表征的三维点云数据配准与目标检测论文作者：柏东芳学生类别：全日制学科门类：工学学科专业：通信与信息系统指导教师：胡钊政、顾军华职称：教授资助基金项目：国家自然科学基金(51208168)、天津市自然科学基金(13JCYBJC37700).ThesisSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofCommunicationandInformationSystems3DPOINTCLOUDDATAR

2、EGISTRATIONANDTARGETDETECTIONBASEDONVOXELbyBaiDongfangSupervisor:ProfessorHuZhaozhengProfessorGuJunHuaApril2016ThisworkwassupportedbyNaturalScienceFoundationofChina(NSFC).NO.51208168，NaturalScienceFoundationofTianjinCity.NO.13JCYBJC37700.摘要配准技术是计算机视觉中一个重要的领域，基本可分为两种：

3、基于图像的配准和基于三维点云的配准，它在军事、工业、医学、考古等领域有着广泛的应用。三维重建技术同样是计算机视觉中的一个重要研究方向，场景的三维重建在无人侦察机、智能机器人探测等领域有广阔的应用前景。同时，计算机视觉中的目标检测尤其是平面目标的检测在目标感知、机器人导航、三维制图等领域得到广泛的研究与应用。本文首先针对目前处理三维点云存在数据量大、计算复杂度高等问题，提出了基于塔式voxel的点云划分方法，直接对voxel进行处理，可大大提高运行效率。目前三维点云的重建主要采用ICP算法，而该算法需要具有良好的初始姿态估计，否则

4、容易陷入局部迭代最优。针对该问题提出了基于塔式voxel的扩展高斯球初始配准。首先将点云划分到voxel中，计算每个voxel的法向量，之后将法向量映射到高斯球中，并统计每个法向量的个数构建扩展高斯球，最后利用扩展高斯球得到旋转矩阵，并作为ICP算法的初始旋转矩阵。对于场景的三维重建，利用Kinect设备采集RGB图和深度图，首先对二者进行配准处理，然后对RGB图进行特征匹配，提取匹配后的特征点，最后将匹配后的特征点对应到三维点云中，利用三维点云计算旋转和平移矩阵。连续采集场景的多帧数据，进行拼接得到一个较大的场景。对于三维点云

5、中的目标检测，主要介绍的是目标检测中的平面检测。同样首先对点云进行voxel划分降低运算量，利用特征值分解的方法对voxel中三维点云数据进行分析，提出平面系数（PlaneIndex）计算方法，实现基于voxel的平面检测。最后，利用voxel之间的几何关系及voxel平面信息进行voxel检测结果的合并，完成平面目标检测。该算法实现了基于塔式voxel的三维数据处理，无需针对每个三维点进行计算，可以有效的提高计算效率，同时能获得较好的平面检测结果。关键字：塔式voxel划分图像配准三维点云配准三维重建平面检测IABSTRACT

6、Registrationtechnologyisanimportantfieldofcomputervision,anditcanbasicallybedividedintotwotypes:image-basedregistrationandbasedon3Dpointcloudregistration.Registrationtechnologyhasbeenwidelyusedinmilitary,industrial,medical,archeologyandotherfields.3Dreconstructiontec

7、hniqueisalsoanimportantsubjectofresearchincomputervision.3Dreconstructionofascenehasbroadapplicationinunmannedreconnaissanceaircraft,intelligentrobotdetectionandotherfields.Meanwhile,incomputervisionfield,thegoaltargetdetectionespeciallytheplanedetectionhasbeenwidely

8、studiedandappliedintargetperception,roboticsnavigation,3Dmappingandotherfields.Aclassificationmethodbasedonpyramidvoxeltoaddressthe