基于区域分割的低覆盖点云配准算法

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针对低覆盖点云配准的时间复杂度高、收敛速度缓慢以及对应点匹配易错等问题,提出一种基于区域分割的点云配准算法。首先,利用体积积分不变量计算点云上点的凹凸性,并提取凹凸特征点集;然后,采用基于混合流形谱聚类的分割算法对特征点集进行区域分割,并采用基于奇异值分解(SVD)的迭代最近点(ICP)算法对区域进行配准,从而实现点云的精确配准。实验结果表明,所提算法通过区域分割可以大幅提高点云区域的覆盖率,并且无需迭代即可计算刚体变换的最佳旋转矩阵,其配准精度比已有算法提高了10%以上,配准时间降低了20%以上。因此,
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