三维重建中的点云配准方法研究-论文.pdf

《三维重建中的点云配准方法研究-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、Vo1．42No．2计算机与数字工程总第292期300Computer＆DigitalEngineering2014年第2期三维重建中的点云配准方法研究杨彪王卓(华中科技大学自动化学院武汉430074)摘要对序列点云拼接实现三维场景重建的方法进行研究，在重建方法中引入体积空间映射方法，有效地去除了拼接结果中的重复点、并填补了空洞。提出了改进的ICP算法和体积空问融合算法相结合的三维重建方法。实验证明该方法能有效地提高拼接结果的精度。关键词三维重建；IcP；体积空间融合中图分类号TP391DO1：10．3969／j．issn1672—9722．2014．02．031Point·clo

2、udRegistrationin3DReconstructionYANGBiaoWANGZhuo(SchoolofAutomation，HuazhongUniversityofScience&Technology，Wuhan430)74)Abstract3Dreconstructionbasedonpoint—cloudsequenceisstudied，andoverlappingpointsareeffectivelyremovedandholesarefilledbyaddingVolumespacemappinginthis3Dreconstructionmethod．An

3、ew3DreconstructionmethodwhichcombinesefficientvariantICPalgorithmandVolumespacemapping，isdepicted．Theexperimentsshowthatthepre—cisionofpoint-cloudregistrationcanbeimprovedbyusingthismethod．KeyWords3Dreconstruction，ICP，volumespacemappingClassNumberTP391验室使用具有不同扫描特性的激光扫描仪、全方位1引言摄像系统与其他高分辨率数码相机完成

4、了建模对现实世界中的景物都是三维的，因此在计算机象的几何与纹理数据采集，并通过对这些数据的配中对客观景物进行三维重建一直都是计算机视觉、准与无缝拼接完成了三维物体或场景模型的建立计算机图行学以及机器人学等领域的研究热点之其主要贡献在于大规模场景数据的去噪、配准与建一。国外在对于三维重建研究起步早，技术也较为网；三维模型的纹理映射与显示；三维模型的拓扑成熟。1994年，M．Levoy带领他的小组利用基于结构保存与转换等领域[12~13]。此外，2005年首都三角原理的激光扫描仪和高分辨率的彩色图像获师范大学三维空间信息获取与地学应用教育部重取并重建了米开朗基罗(Michelangel

5、o)的主要雕塑点实验室给出了一种基于激光扫描数据的室外场作品，并提出了一系列的相关技术[；2002年，景。I．Stamos和P．K．Allen实现了一个完整的系点云配准是三维场景重建中最重要、最困难的统_8]，该系统能同时获取室外大型建筑的深度图像问题。运用序列点云拼接不仅存在拼接误差累积和彩色图像，并最终恢复出建筑物具有照片真实感的问题，而且耗时长、实时性差。目前，没有一种能的三维模型。2003年，他们将该系统应用在历史完美解决此问题的方法。因此，如何实现快速、准古建筑的三维建模上，取得了较好的效果_9]。国内确地运用序列点云拼接进行三维重建的研究具有在这方面的研究起步较晚，但也

6、已在部分领域取得重要的意义。在点云配准中应用最为广泛的是了一定的成果。北京大学的三维视觉与机器人实1992年由Besl和Mckay提出的ICP(迭代最近点)*收稿日期：2013年8月13日，修回日期：2013年9月25日作者简介：杨彪，男，硕士研究生，研究方向：复杂网络与智能监控系统。2014年第2期计算机与数字工：程3O1算法E。针对基于ICP的匹配算法，国内外学者进迭代初期尤为明显。因此需要引入一种评价标准行了大量的研究，针对ICP算法收敛速度慢、容易或约束以去除错误对应点对，这是许多ICP算法改陷入局部最优等问题，提出了相应的改进算法l_1引。进的关键，也是国内外诸多学者研究

7、的重点。此外，由于在获取点云的过程中被测物表面被遮4)坐标转换的求解：ICP算法最终确立的点挡，使得获取的点云存在空洞，ICP算法在配准过集采用最小二乘法迭代求解两片点云间的最优标程中没有对空洞进行填补，使得配准后的三维场景变换。两个点集中对应点对的关系描述为中也存在空洞。1992年Curless和Levoy提出来t—R*S+T(1)了基于体积空间融合匹配算法，该算法不仅能较精其中R为3×3的旋转矩阵，t为一个三维的平移向确地匹配不同角度得到的深度图像，同时能填补深量