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公开(公告)号：CN106846387B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201710071543.6
申请日：2017-02-09
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提供一种基于邻域旋转体积的点云配准方法，属于三维图像技术领域，目的是解决现有点云配准方法存在的配准速度慢和抗噪性差等技术问题。包括：载入并分别计算视角相邻的源点云和目的点云的源关键点集合和目的关键点集合；对每个关键点，分别以n倍表面分辨率为邻域计算出邻域内点的旋转体积作为描述向量，得到源关键点描述向量集和目的关键点描述向量集；根据上一步计算结果计算旋转平移矩阵；利用旋转平移矩阵对源关键点描述向量集进行旋转平移得到中间关键点描述向量集；根据中间关键点描述向量集确定最终的旋转平移矩阵；根据最终的旋转平移矩阵将源点云变换到目的点云所在坐标系得到中间点云；利用ICP算法精确配准中间点云和目的点云。
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公开(公告)号：CN107274423B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201710389006.6
申请日：2017-05-26
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明具体涉及一种基于协方差矩阵和投影映射的点云特征曲线提取方法，主要解决了现有特征线提取方法存在对模型细微特征不敏感、时间代价高、抗噪性较差的缺点，本发明首先利用协方差矩阵的特征值作为特征聚成多个带状聚类，然后在各个聚类内部根据主方向提取出关键特征点，将关键特征点投影到以该关键点为中心的利用移动最小二乘法拟合出的局部曲面上，形成光滑的特征线。该方法适用于提取三维点云模型表面的特征线，用于描述模型的几何特征，是处理几何模型的一种基本操作，可以广泛地应用于几何模型的可视化、优化和简化，曲面重建，模式识别，逆向工程等领域。
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公开(公告)号：CN107274423A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710389006.6
申请日：2017-05-26
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明具体涉及一种基于协方差矩阵和投影映射的点云特征曲线提取方法，主要解决了现有特征线提取方法存在对模型细微特征不敏感、时间代价高、抗噪性较差的缺点，本发明首先利用协方差矩阵的特征值作为特征聚成多个带状聚类，然后在各个聚类内部根据主方向提取出关键特征点，将关键特征点投影到以该关键点为中心的利用移动最小二乘法拟合出的局部曲面上，形成光滑的特征线。该方法适用于提取三维点云模型表面的特征线，用于描述模型的几何特征，是处理几何模型的一种基本操作，可以广泛地应用于几何模型的可视化、优化和简化，曲面重建，模式识别，逆向工程等领域。
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公开(公告)号：CN106846387A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710071543.6
申请日：2017-02-09
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/33
CPC classification number: G06T2207/10028
Abstract: 本发明提供一种基于邻域旋转体积的点云配准方法，属于三维图像技术领域，目的是解决现有点云配准方法存在的配准速度慢和抗噪性差等技术问题。包括：载入并分别计算视角相邻的源点云和目的点云的源关键点集合和目的关键点集合；对每个关键点，分别以n倍表面分辨率为邻域计算出邻域内点的旋转体积作为描述向量，得到源关键点描述向量集和目的关键点描述向量集；根据上一步计算结果计算旋转平移矩阵；利用旋转平移矩阵对源关键点描述向量集进行旋转平移得到中间关键点描述向量集；根据中间关键点描述向量集确定最终的旋转平移矩阵；根据最终的旋转平移矩阵将源点云变换到目的点云所在坐标系得到中间点云；利用ICP算法精确配准中间点云和目的点云。
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