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三维激光点云数据处理工作中,点云配准工作是后续的所有点云分析以及三维重建等工作的关键。综合分析,现有配准算法在效率方面有明显的不足。基于此,本文利用OpenCL对点云配准算法作出了整体的并行优化加速。实验结果分析,该算法能够满足快速点云配准的要求。 相似文献
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基于改进粒子群算法的散乱点云数据配准 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2016,(10)
提出了一种基于改进的粒子群与ICP算法相结合的点云数据配准算法,该算法主要依据点云数据之间的曲率相似度函数,采用改进的粒子群算法在两组待配准点云中搜寻到与之相匹配的点对集合进行初始配准,再将得到的配准结果作为迭代ICP算法的初始位置进行二次精细配准,从而实现两组散乱点云的配准。实验表明,该算法可以有效避免遗传算法可能陷入的局部最小值,与仅使用ICP算法相比,配准的运行时间大大缩短了,且稳定性和可靠性较好。 相似文献
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地下工井是工作人员对电力线路进行运检时的重要手段之一,通过采用三维激光扫描仪对地下工井进行扫描可以获取工井的点云数据,但其通常是以扫描仪中心为原点的独立坐标系统,为点云配准带来了问题。基于此,本文提出了基于地理坐标的两种配准方法较好地解决了工井点云数据的配准问题,为后续的点云数据处理与建模奠定了基础。 相似文献
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针对柔性再制造系统中对工件的缺损部分进行测量的问题,提出一种应用结构光传感器进行检测和定位的方法。该方法采用结构光传感器获得破损工件的三维点云数据,将点云数据与原始工件CAD模型进行配准．通过设定误差阀值提取缺损区域数据。配准过程分为初始配准和精确配准两步,采用主元分析法计算点云数据的主方向,与已知CAD模型的主方向对齐,实现初始配准;采用ICP算法实现点云数据与CAD模型的精确配准。通过计算特定方向上点云到CAD模型的误差获得工件缺损区域的数据。实验表明,该方法能有效的获得破损工件缺损部分的三维信息。 相似文献
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针对计算机辅助肝脏手术中的空间配准技术中的手术前的CT图像与手术中的实际空间进行配准问题,本文提出一种基于ICP算法的手术空间配准技术,通过利用几何哈希法筛选出最佳的三维变换,然后用该变换作用到整个点云,最后完成点云的拼接,使得准确度更高。仿真试验结果表明,改进的ICP拼接算法精度高,适用于计算机辅助肝脏手术。 相似文献
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文章提出一种基于法向量夹角的点云特征线提取算法，该算法过程主要分为特征点提取和特征点连接两个阶段。在基于法向量夹角的特征点提取的过程中，通过构建最小生成树来实现法向量重定向，一定程度上提高了传统法向量提取特征点的准确性，随后对初选特征点进行细化和删减，得到点云数据的特征点集。在特征点连接阶段通过建立特征点的最小生成树以及相应的最小生成树裁剪算法构建特征曲线。实验证明，该算法原理简单，能很好地提取点云模型尖锐特征与细节特征，是一种有效的三维点云特征线提取算法。 相似文献
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为达到针对特大尺寸的钢结构进行高效研究、高精度的检测目的,本文针对地面区域激光点云的全面配准算法及无人机装置多视角视频图像的密集点云生成算法实施了详尽的研究.应用根据几何图形特征的迭代模式的整体配准型算法持续的对于观测数值约束操作以及解析计算,并把观测数值的修正误差范围控制在特定阈值的区间内,直至实现配准操作,完成整体... 相似文献
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针对目前基于欧式距离的点云离群点滤除算法效率低下、计算浪费的问题,提出了一种改进的算法。通过对三维点云模型进行空间单元格划分,进而构造基于单元格的最大连通域,保留最大连通域内点云数据点。试验结果表明,算法可有效去除点云模型的离群点。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
在地理位置标定和三维地图创建过程中,通常采用远程遥感位置标定方法。传统的地理遥感标定采用边缘检测和分水岭分割标记的方法,当地理空间色斑出现非显著性过渡时,标定效果不好。提出一种基于投影散斑尺寸配准的地理遥感标定技术。采用投影散斑尺寸配准技术,去除地表植被的色斑出现非显著性过渡干扰。保留了Harris角点检测算法的稳定性,算法融合了SURF算法尺度不变的特性,提高了地理遥感标定特征匹配精度和效率。仿真结果表明,采用该基于投影散斑尺寸配准的地理遥感标定技术,具有较强的抗干扰性能,对地理遥感特征点的标定准确,重复点较少,算法对尺度、光照及噪声有较好的鲁棒性,提高了地理信息遥感配准的精度和速率。 相似文献
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基于邻域梯度图像拼接算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
图像配准是图像拼接过程中至关重要的一步,本文首先分析了SIFT(scale invariant feature transform)算法原理,然后根据SIFT算法的缺点对其进行改进.通过Harris角点检测算法,剔除不稳定的边缘极值点,从而减少了特征点的数量;同时采用RANSAC算法去除伪匹配点.实验结果表明,改进算法不仅具有旋转、尺度变化不变性,对于噪声和亮度变化具有良好的鲁棒性,而且匹配速度比改进前大大提高. 相似文献
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在云对等网络中在线异常点的实时搜索和准确检测关系云对等网络的稳定和安全,由于云对等网络的在现异常点检测受到大量对等合法数据的干扰,网络波动幅度不大,检测困难。提出一种基于密度部分存储优化的云对等网络在线异常点检测算法,通过计算局部节点数据的在线时间复杂度实现对路由交换数据序列的初始特征和先验信息的预估计,适当增大存储空间开销来换取时间效率,实现零跳搜索和对异常点的准确检测。研究结果表明,采用该算法进行云对等网络的异常点检测,检测准确率大幅提高,执行开销降低,保证了对云对等网络安全性,提高了动态监测能力。 相似文献
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针对多幅图像之间的图像配准问题,该文提出了一种新的图像自动配准算法。该算法应用Harris角点检测方法获得角点信息。在匹配过程中,采用圆形区域和双向相关系数法进行相似性度量。采用圆形区域,很好的解决了旋转问题;采用双向相关系数法,更加保证了匹配的精确度,减少误匹配率。初步实验结果表明:该方法可以高效短时地实现图像间的自动配准。 相似文献
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本文研究一种改进的近邻搜索算法的图像匹配技术。本文采用基于特征的图像匹配方法,利用SIFT算法提取特征点。在特征点匹配的过程中,为提高搜索样本特征点的最近邻和次近邻特征点的速度,本文采用一种基于二叉检索树算法改进的近邻搜索算法,该算法用最近邻与次近邻比值来进行特征点的匹配。用MATLAB语言实现该算法并运用到图像特征匹配中,实验证明优于原算法并具有较高实时性。 相似文献