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针对覆盖率较低的曲面配准问题,提出一种先粗配再细配的点云模型配准方法.首先,采用基于GH-LS3D(Gauss-Helmert least-squares 3D)的配准算法实现曲面的粗配准;然后,在迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法中引入高斯概率模型和动态迭代系数以提高算法的抗噪性和收敛速度,由此实现曲面的快速精确细配准.实验结果表明,该优化配准方法能够实现曲面的精确配准,并在细配准阶段取得了较高的配准精度和收敛速度,是一种有效的曲面配准方法.