三维扫描系统中点云拼接用边界特征点配准方法

摘要

本发明公开了一种三维扫描系统中点云拼接用边界特征点配准方法，步骤如下：1)三维激光扫描仪获取不同视角真实物体表面的空间采样点；2)使用点云重心距离特征的边界检测方法提取不同视角的点云边界特征点；3)根据提取的点云边界特征点运用改进的迭代最邻近点(ICP)算法配准点云；4)根据配准误差标准评价配准精度，验证配准结果是否达到配准要求。本发明通过对待配准点云进行边界特征点提取，避免了传统ICP算法需遍历点云数据中每个点查找对应点的缺陷，在保证配准精度基础上，有效降低算法复杂度的同时显著提高了点云配准的效率。

主权项

三维扫描系统中点云拼接用边界特征点配准方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)、用三维扫描仪从不同视角扫描实物模型的轮廓，获得多视角三维采样点数据；(2)、针对不同视角下同一实物模型的两块三维采样点数据，通过运用点云重心距离特征的边界检测方法分别提取两块三维采样点数据的边界特征点；(3)、在提取的两块边界特征点中，固定其中一块为参考点集，另一块为目标点集，利用K‑D树方法加速搜索获得对应最近点对，并根据单位四元素法计算使得对应最近点对平均距离最小的刚体变换，该刚体变换为旋转矩阵R和平移矩阵T；(4)、利用旋转矩阵R和平移矩阵T对目标点集进行坐标变换，得到新的目标点集，根据迭代终止条件判断新的目标点集与参考点集的距离是否小于给定的阈值来实现点云配准；(5)、以此基于点云重心距离特征的边界提取方法来改进ICP算法能够快速进行点云配准，获得精确配准效果。