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三维重建的彩色点云配准算法优化
文献摘要：
点云配准是三维重建中的重要步骤,为解决传统迭代最近点(ICP)点云配准算法速度慢、迭代次数多、精度低的问题,在搭建3D相机与RGB模组成像系统的基础上,对传统ICP方法进行改进,提出一种AKAZE(Accelerated KAZE)算法与广义迭代最近点(GICP)算法相融合的方法.此方法采用AKAZE算法进行RGB图像的特征点匹配,将RGB图像的特征点映射至对应的点云数据上,利用广义迭代最近点算法实现点云配准.试验结果表明,所述融合算法相比传统的ICP算法,降低了迭代次数,平均时间缩短了 41.29％,时间效率得到了极大提升,配准效果也有明显改善.提出的点云配准方法有效地解决了传统配准方法时间效率低的问题.
文献关键词：
迭代最近点算法;点云配准;时间效率;3D重建
中图分类号：
作者姓名：
谢一博;姚斯齐;徐乃涛;周顺;余自然;程进;刘卫国
作者机构：
西安工业大学光电工程学院,陕西西安710021;无锡微视传感科技有限公司,江苏无锡214101;无锡翼盟电子科技有限公司,江苏无锡214101
文献出处：
引用格式：
[1]谢一博;姚斯齐;徐乃涛;周顺;余自然;程进;刘卫国-.三维重建的彩色点云配准算法优化)[J].应用激光,2022(06):102-107
A类：
B类：
三维重建,彩色点云,点云配准,算法优化,速度慢,迭代次数,RGB,模组,成像系统,AKAZE,Accelerated,GICP,特征点匹配,点云数据,迭代最近点算法,算法实现,融合算法,时间效率,配准方法,统配
AB值：
0.275941
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