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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明提供一种异源点云数据的融合方法，属于城市区域点云配准技术领域。首先对异源点云进行预处理，对预处理后的点云数据基于快速点特征直方图描述子FPFH进行粗配准，再基于广义迭代最近点GICP进行精配准，从而完成了对异源点云的配准；同时，针对精配准耗时较长的问题，对其中的体素化最近邻搜索算法采用并行处理，提升计算效率；最后，基于点云排斥力与法向量加权算法对配准后的点云进行滤波和修补，并基于降尺度体素网格法对点云进行均匀化，从而最终完成异源点云的融合。
主权项：1.一种异源点云数据的融合方法，其特征在于，所述融合方法包括以下步骤：步骤1.对采集获取的异源点云进行预处理；步骤2.基于FPFH对异源点云进行粗配准：首先计算点云的法向量，进而求出点云的FPFH特征，然后通过最近邻匹配确定FPFH特征的对应关系，最后通过奇异值分解SVD求解异源点云的变换矩阵；步骤3.基于体素化的GICP精配准算法对粗配准后的异源点云进行精配准：GICP引入额外的概率信息以处理点云之间的不确定性，不仅考虑了点之间的空间距离，还考虑了点云表面的几何信息，统一了点到点的配准和点到面的配准，从而进一步提高了配准的准确性和鲁棒性；同时，对GICP算法进行体素化分解，避免较多的最近邻搜索，同时可以将体素化后的计算过程分配到其它处理器中进行并行处理，从而提升计算效率；步骤4.基于点云排斥力与法向量加权算法对步骤2精配准后的点云进行滤波和修补；步骤5.基于降尺度体素网格法对修补后的点云进行均匀化，从而完成异源点云的融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种异源点云数据的融合方法
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