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基于特征点提取和匹配的点云配准算法 被引量：27

Point Cloud Registration Algorithm Based on Extracting and Matching Feature Points
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摘要 针对ICP算法配准需要两点云有较好的初始位置否则无法获取准确匹配结果的问题,提出一种新的粗配准算法。调整两片部分重叠点云的初始位置;在求取一点处法向量的基础上,利用点云曲率信息,提取特征点,获取两点云每一特征点处的属性向量;通过相似度函数评价,寻找匹配特征点对进行粗配准。试验表明,该基于特征点提取和匹配的方法可为ICP算法提供良好的点云初始位置,并提高配准精度和可靠性。
作者 严剑锋 邓喀中
机构地区 中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室 中国矿业大学环境与测绘学院
出处 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2013年第9期62-65,共4页 Bulletin of Surveying and Mapping
基金 国家自然科学基金(41071273) 高等学校博士学科点专项科研基金(20090095110002) 江苏高校优势学科建设工程资助项目(SZBF2011-6-B35)
关键词 法向量 曲率 特征点 配准 Tonimoto系数 ICP算法
分类号 P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
  • 相关文献

参考文献12

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共引文献278

同被引文献193

引证文献27

二级引证文献211

测绘通报
2013年 第9期

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