一種基于降采樣后關(guān)鍵點優(yōu)化的點云配準方法

一種基于降采樣后關(guān)鍵點優(yōu)化的點云配準方法一種基于降采樣后關(guān)鍵點優(yōu)化的點云配準方法。該方法始點云降采樣為較小的點云，并提取關(guān)鍵點作為表示點云的有效特利用這些關(guān)鍵點進行配準，可以減少計算量和噪聲干擾。該方法通過比較兩個點云的關(guān)鍵點描述符，使用使用迭代最近點算法(ICP)進行對齊，再使用基于局部特性的描述符匹配優(yōu)化結(jié)果。在實驗中，我現(xiàn)有方法進行比較，并在不同數(shù)據(jù)集上測試了我們的方法。實驗結(jié)。，配準，關(guān)鍵點，降采樣點云配準是三維重建、物體識別和機器人導航等領(lǐng)域中的重要問題。配準的目標是將來自不同視角或傳感器的多個點云對齊。精確的點準可以提高三維重建的精度和速度，并支持自主導航和物體識別等。點云配準方法包括基于特征的方法、基于全局優(yōu)化的方法和基于優(yōu)化的方法等?，F(xiàn)有的配準方法的精度和計算開銷各不相同，因此合。點云的局部最大值或變化顯著的點，描述符是經(jīng)過處理的局部。這些關(guān)鍵點和描述符可以用于點云匹配和配準。然而，由于度稀疏和多樣性，關(guān)鍵點提取和描述符匹配往往受到噪聲干擾文提出了一種基于降采樣后關(guān)鍵點優(yōu)化的點方法。該方法先將原始點云降采樣為較小的點云，并提取關(guān)鍵點征點云的有效特征。然后利用這些關(guān)鍵點進行配準，以減少計算量和噪聲干擾。我們使用迭代最近點算法(ICP)進行初始對齊，并使用特性的描述符匹配優(yōu)化結(jié)果。與現(xiàn)有方法進行比較，實驗結(jié)果配準方法包括基于特征的方法、基于全局優(yōu)化的方法和準。SIFTISSFPS這些算法可以定的關(guān)鍵點，但受到噪聲和稀疏性的影響。描述符匹配算法通常于幾何特征的方法、基于顏色特征的方法和基于深度學習的方法些方法可以提高匹配精度，但計算開銷往往非常高，限制了其在優(yōu)化的方法通過優(yōu)化全局誤差度量，使兩個點云盡可能地匹配。常用的全局優(yōu)化方法包括最小二乘法(LS)、標準精確度(SVD)和快速傅里葉變換(FFT)等。這些方法可以取得較高的匹配精度，但計優(yōu)化的方法通過對局部鄰域進行優(yōu)化，提高了配準的精度ICP于圖形的方法和基于統(tǒng)計學距離來進行配準，但受到局部極小值的影響，可能會收斂于錯誤了一種基于降采樣后關(guān)鍵點優(yōu)化的點云配準方法。我們的步，將原始點云降采樣為較小的點云。由于原始點云通常非常稀疏和嘈雜，將其降采樣可以有效減少計算量和噪聲干擾。我們使用IFT問題轉(zhuǎn)化為最小平方誤差問題，通過迭代地匹配點云對齊。在本步，使用基于局部特性的描述符匹配優(yōu)化初始對齊結(jié)果。我們提出了一種描述符匹配方法，該方法通過比較兩個點云的關(guān)鍵點描述符，符之間的距離，并選擇最佳匹配。對于每個描述符，我們還計步，對配準結(jié)果進行評估。我們計算兩個點云之間的平均距離、結(jié)果同場景的數(shù)據(jù)集上測試了我們的方法，并將其與現(xiàn)有方法比較。數(shù)據(jù)集包括公共數(shù)據(jù)集和自己采集的數(shù)據(jù)集。我們使用平和均方根誤差作為配準結(jié)果的衡量標準。實驗結(jié)果表明，