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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种引入重叠区域先验的极大团三维点云配准方法，首先对输入点云预处理并提取局部特征，通过特征匹配形成初始对应关系；然后，用图空间来描述初始匹配之间的几何兼容关系；接下来在兼容性图中搜索极大团生成六自由度的位姿变换假设；最后，校验产生的所有假设并选出最优进行配准。本发明方法简单高效，满足一定的时效性且不需要大量的计算资源，并且鲁棒性强，面对点云干扰严重以及重叠率较低的情况下仍能够实现精确配准，具有很强的泛化能力且无需任何的训练。
主权项：1.一种引入重叠区域先验的极大团三维点云配准方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：分别对输入点云Ps和Pt进行降采样，使用特征描述子构造输入点云Ps和Pt的局部特征描述符和步骤2：通过局部特征匹配形成输入点云Ps和Pt之间的对应关系从所有的对应关系中选择若干对应关系形成初始特征匹配集合Cinitial，分别表示输入点云Ps和Pt的点；根据匹配点的重叠分数{ops，opt}，0≤ops，opt≤1，对匹配ci∈Cinitial赋予对应的重叠权重；步骤3：计算初始特征匹配集Cinitial中每两根匹配ci，cj之间的兼容性分数Scmpci，cj，根据分数构建兼容性图G；检查兼容性图是否密集，若密集则去除部分节点和边以降低密集程度；步骤4：基于图G搜索极大团；步骤5：使用一种节点引导的团筛选方法得到极大团集合MACselected，对集合MACselected中的每组局部一致性匹配生成位姿假设；步骤6：校验生成的所有位姿假设，选出最佳假设进行配准，输出可视化结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种引入重叠区域先验的极大团三维点云配准方法
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