面向关节置换术的跨源点云配准优化算法

摘要

在跨源点云配准上，由于点云数据密度变化、噪声和异常值、数据缺失等问题，易导致传统的配准策略陷入局部最优解，算法精度降低.针对该问题，提出一种面向关节置换术的改进点云配准算法NCD-ICP.首先，设计一个两阶段筛选策略.采用二重聚类策略对目标点云数据的内、外点进行筛选，随后采用最大曲率特征筛选点云.其次，利用超广义四点全等集进行粗配准计算.最后，在精配准阶段引入节点余弦距离的概念，先计算源点云点与点云圆心、质心的余弦距离，再与目标点云中候选点计算所得余弦距离逐一比较，确定最佳的初始点对并进行迭代.实验结果表明，NCD-ICP算法可显著减少参与配准的点云数据量和迭代次数，实现关节置换术中跨源点云的精确配准，且避免陷入局部最优解.

关键词

ICP算法 / 跨源点云配准 / 二重聚类 / 最大曲率 / 节点余弦距离