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分形维数的全局点云初始配准算法

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 11次 | 上传用户：clijunhan

【摘 要】

：

针对重叠率低、角度大的点云数据之间的配准进行了研究,提出基于分形维数的全局点云初始配准算法。计算点云中各点的维数值;通过维数属性,从点云中提取特征点;聚类特征点,形成全局结构;从全局结构中,获得全等三角形对,作为匹配点对,进行初始配准;进行剪枝迭代最近点(Trimmed Iterative Closest Point,Trimmed-ICP)细配准。该算法与全局最优迭代最近点(Global opt

【作 者】

：

封雪梅 张志毅 杨龙 

【机 构】

：

西北农林科技大学信息工程学院

【出 处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2020年05期

【关键词】

：

全局最优迭代最近点算法 分形维数 全局结构 点云初始配准 global optimal iterative closest point algorithmfra 

【基金项目】

：

国家自然科学基金(No.61702422)

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针对重叠率低、角度大的点云数据之间的配准进行了研究,提出基于分形维数的全局点云初始配准算法。计算点云中各点的维数值;通过维数属性,从点云中提取特征点;聚类特征点,形成全局结构;从全局结构中,获得全等三角形对,作为匹配点对,进行初始配准;进行剪枝迭代最近点(Trimmed Iterative Closest Point,Trimmed-ICP)细配准。该算法与全局最优迭代最近点(Global optimal Iterative Closest Point,Go-ICP)算法相比,能够有效缩小不同角度的

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