三维点云配准是什么意思

最新推荐文章于 2025-03-11 14:29:07 发布
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分类专栏： 三维点云 文章标签： 三维点云数据

对同一个物体进行多次扫描后，会有多个点云数据，然后将两个数据中同一点的点云进行匹配，也就是将两幅点云中相同点的点云放在一起即点云配准

【图像配准】点云配准ICP算法介绍：基础流程、ICP算法的变种
qq_41340996的博客
05-15 1万+
ICP算法（Iterative Closest Points） 前言 ICP的目的：把不同坐标系中的点，通过最小化配准误差，变换到一个共同的坐标系中 配准：把匹配图像 配准到 参考图像的坐标系中 点云包括几何信息和非几何信息 点云数量非常巨大，并且含有噪声，所以需要滤波。滤波就是从带有噪声中提取有用的信息。 1）去除不能为匹配带来有用信息的点 2）点云进一步抽象，例如提取局部的法线信息或曲率 配准包括：粗配准、精配准 粗配准：大概配准，获得R和T的初值 精配准：不断迭代，计算最终的R和T。基本上使用IC
三维点云的配准和融合
07-21
基于MATLAB的三维点云的配准和融合
三维点云配准
weixin_44179561的博客
06-02 4845
点云数据 点云数据通常表示为N行，至少3列的矩阵，其中N表示点的数量，每一行代表一个点。通常3列分别是点在空间中（x，y，z）的坐标。如果点云数据有除空间中坐标外的附加信息，如来自LIDAR传感器的点云数据，那么它可能具有每个点的附加值，例如“反射率”，其是在该位置中障碍物反射多少激光光束的量度。 在这种情况下，点云数据可能是N×4阵列。 三维点云配准 点云的配准过程，就是求两个点云之间的一个旋转平移矩阵，源点云通过旋转平移矩阵后，变换成和目标点云矩阵相同的矩阵。 可以表示为以下方程： 其中，pt，ps
三维模型SIFT特征提取与精确配准实战
最新发布
weixin_42509720的博客
03-11 771
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：三维模型配准在计算机视觉中至关重要，本项目应用SIFT特征匹配技术实现两个三维模型的精确对齐。通过详细的SIFT算法步骤——包括尺度空间极值检测、关键点定位和描述符生成——提取模型中的特征。特征匹配通过比较描述符，找到最佳对应关系，而配准过程使用RANSAC算法消除错误匹配，提高配准的准确性。最终，通过关键点生成和采样优化，增强了匹配...
地面三维激光扫描点云与影像配准
12-13
讲述激光点云与影像进行配置的原理，理解整个配准的过程。
【计算机视觉】点云图像处理技术的应用及图像配准
G_redsky的博客
03-30 2018
变换模型估计：根据匹配的特征点，估计雷达点云与图像之间的变换模型。预处理：对雷达点云数据进行预处理，包括去噪、滤波、下采样等，以减少数据量并提高后续处理的效率。特征匹配：使用特征匹配算法，如SIFT、SURF或ORB，将雷达点云的特征点与图像的特征点进行匹配。数据采集：首先，需要同时获取雷达点云数据和相应的图像数据。配准：将雷达点云数据根据估计的变换模型进行配准，使其与图像对齐。自动驾驶汽车：自动驾驶汽车通过激光雷达（LiDAR）传感器获取周围环境的三维点云数据，进行障碍物检测、道路边界识别、车辆跟踪等。
基于特征匹配的三维点云配准算法
02-12
针对当前机器视觉热点研究的配准问题，提出了一种全新的快速点特征直方图(FPFH)特征描述与Delaunay三角剖分相结合的三维点云配准方法。首先采用FPFH综合描述特征信息，通过Delaunay三角网建立特征信息的局部关联性；...
二维点云配准+kd-tree相结合+三角剖分
06-30
点云配准是计算机视觉和3D几何处理领域中的关键技术，用于将两个或多个三维点云数据对齐，以便比较、融合或减少数据不确定性。在本文中，作者探讨了一种改进的ICP（Iterative Closest Point）算法，结合了kd-tree...
三维点云配准方法研究进展
07-26
点云作为一种三维表示方式，得到广泛应用的同时，也产生了对点云处理的诸多挑战。...点云配准广泛应用于三维重建、参数评估、定位和姿态估计等领域，在自动驾驶、机器人、增强现实等新兴应用上也有点云配准技术的参与。
基于ICP配准算法的三维点云数据的匹配仿真，matlab2021a仿真测试
04-29
在计算机视觉和机器人领域，三维点云数据的处理是一项至关重要的任务。ICP（Iterative Closest Point）算法是一种广泛应用于点云配准的方法，旨在寻找两个三维点集之间的最佳变换，使它们之间达到最小的匹配误差。本...
PCL点云-RGBD图像ICP迭代最近点之点云配准与匹配
12-20
读取两幅RGBD图像，转换至点云类型利用迭代最近点ICP算法执行点云配准与匹配
3D计算机视觉-三维点云配准方向必读论文
学姐带你玩AI的博客
02-06 2250
随着深度学习的进一步发展，3D计算机视觉成为了一个新兴的研究热点，而基于深度学习的配准算法研究也获得了较大的关注。
激光雷达点云与单幅图像配准/映射变为彩色点云
qq_43627520
01-14 8708
本文提供激光雷达采集的点云与单幅二维图像之间的配准方法，目的是实现点云到图像之间的映射，同时也可以将点云转变为彩色点云。关于激光雷达点云与图像之间的映射原理有网上给出了很多，但是具体转换的方法或开源的代码却较少。因此本文就以一副点云和一副图像进行介绍，并给出具体的实现过程。
点云图像配准并着色
weixin_44365828的博客
04-11 421
使用向量化索引，比循环快，谁用谁封装。
基于时空同步信息的隧道点云与高清图像配准方法
qq_44294428的博客
07-08 628
基于时空同步信息的隧道点云与高清图像配准方法
点云配准定义
一点痕迹
03-02 6643
1.定义 点云配准实际上可以理解为：通过计算得到完美的坐标变换，将处于不同视角下的点云数据经过旋转平移等刚性变换统一整合到指定坐标系之下的过程。再通俗一点讲：进行配准的两个点云，它们彼此之间可以通过旋转平移等这种位置变换完全重合，因此这两个点云属于刚性变换即形状大小是完全一样的，只是坐标位置不一样而已。点云配准就是求出两个点云之间的坐标位置变换关系。 因此，点云配准基本的输入输出是： 两个刚性变换的点云：源点云（source）以及目标点云（target）形状、大小相同； 点云配准得到一个旋转平移变换矩阵RT
医疗图像配准-点云配准总结
u010484388的博客
11-14 6683
近期主要在做一个关于将三维CT影像和点云数据做配准的项目，通过前期调研，业内主要的方法是将CT影像使用MarchingCubes（移动立方体）生成等值面三角网格，然后再使用点云配准的方法。 1、三维图像转三角网格（STL） 三维图像转stl网格，在vtk中已经实现，主要使用MarchingCubes算法，简单而有效，算法介绍详见下面篇博文，对比众多水文，这篇讲的比较明白。图像数据到网格数据-1——MarchingCubes算法 - 止战 - 博客园原文：http://blog.youkuaiyun.com/u013
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