点云从入门到精通技术详解100篇-低重叠率三维点云配准及点云数据一体化处理系统开发

目录

前言

国内外研究现状

基于局部特征的配准方法

基于全局范围的配准方法

三维点云配准算法

2.1 引言

2.2 本文算法

2.3 点云空间结构

2.3.1 点云邻域

2.3.2 KD-Tree 搜索

2.3.3 三维空间刚体变换

2.4 点云滤波

2.4.1 下采样滤波

2.4.2 直通滤波

2.4.3 统计滤波

2.5 点云关键点提取

2.5.1 ISS 关键点

2.5.2 3D-SIFT 关键点

2.5.3 关键点提取实验对比分析

2.6 点云特征提取

2.6.1 法线特征

2.6.2 FPFH 特征

低重叠率三维点云配准实验

3.1 引言

3.2 实验平台

3.3 评价标准

3.4 点云粗配准

3.4.1 SAC-IA 算法

3.4.2 RANSAC 算法

3.4.3 改进的 RANSAC 算法

3.4.4 实验对比分析

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本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见低重叠率三维点云配准及点云数据一体化处理系统开发（续）

 

前言

在现代科学技术飞速发展的同时，以图像为二维形态的表现形式已不能满足人们对

立体信息的需求，三维扫描技术和三维激光雷达等传感器因此得到了飞速发展。三维激

光雷达通过测量从发射到接收反射光的时