基于二阶空间兼容性度量的点云配准方法

摘要

针对基于特征的点云配准算法存在计算量大、耗时长和错误匹配点对难以剔除的问题，提出了一种基于二阶空间兼容性度量的点云配准方法。该方法分为粗配准和精配准两个阶段。在粗配准阶段，采用Harris-3D算法获取每幅点云的关键点，计算其快速点特征直方图（FPFH）描述符，完成关键点之间的匹配；接着，通过计算匹配点对的二阶空间兼容性矩阵来剔除错误匹配对，结合奇异值分解法求得初步变换矩阵。在精细配阶段，采用k维树（kd-tree）加速的ICP算法计算最终变换矩阵，完成点云配准。实验结果表明，相较于常用的基于特征的点云配准算法，所提方法耗时更短、精度更高，并且能够有效抑制误匹配对配准精度的影响。

关键词

计算机视觉 / 点云配准 / 关键点提取 / 空间兼容性 / 迭代最近点