【摘 要】
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针对大规模散乱点云的配准,提出一种基于邻域特征的配准方法,该方法由初始配准和精确配准组成。首先,对目标点集进行加权处理,以此来有效减少匹配点对的数量;其次,在重心距离
【机 构】
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湖南工业大学计算机与通信学院,长沙学院计算机科学与技术系,长沙商贸旅游职业技术学院计算机科学与技术系
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目(07JJ3121);湖南省教育厅科技重点项目(09A010)
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针对大规模散乱点云的配准,提出一种基于邻域特征的配准方法,该方法由初始配准和精确配准组成。首先,对目标点集进行加权处理,以此来有效减少匹配点对的数量;其次,在重心距离特征的基础上,增加了一个角度特征量来排除错误点对,并完成初始配准;最后,使用特征改进的迭代最近点（ICP）算法进行精确配准。实验结果表明,该方法初始配准结果良好,二次配准效果更加准确,达到了多视角点云的配准要求。
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