基于不同拼接方式的三维点云拼接精度对比下载

weixin_39821526 2020-10-02 04:01:02
三维激光扫描仪能快速、大量的获取点云数据,完成实景复制。但通常需要多测站扫描才能完成外业数据采集,内业数据处理还需完成点云的拼接,将所有数据转换到同一个坐标系下。点云拼接主要是基于靶球或者同名点进行,针对同名点的点云拼接方式,同名点识别影响因素较多的问题,因此提出基于灰度图的拼接方式。实验对两种拼接方式进行对比,计算拼接精度,得出灰度图拼接精度明显优于点云控制点的拼接。灰度图拼接数据精度高,能够满足隧道测量的基本要求。
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三维点云处理领域,一种常用的技术是基于特征匹配与RANSAC(随机抽样一致性)算法的三维点云拼接配准方法,该方法可将多视角下的点云数据融合成完整的三维模型。以下是对该方法的详细阐述: 三维点云三维点云是利用激光雷达、深度相机等设备获取的三维空间中离散点的集合,每个点包含x、y、z坐标,还可能附带颜色、法向量等信息。它能够直观地呈现复杂环境的几何结构。 特征提取:在点云处理中,特征是指能表征点云局部形状或结构的显著点或线段,例如关键点(如SURF、SIFT、Harris角点等)和边缘。特征提取是识别这些显著点的过程,为后续匹配和配准提供基础。 特征描述符:特征描述符是对特征点周围区域的编码,如HOG、SIFT、SHOT等,用于描述特征的特性,便于在不同点云之间进行比较和匹配。 特征匹配:特征描述符匹配是找出不同点云中对应特征点的过程,通常通过计算两个描述符之间的相似度来实现,目的是找到对应的关键点,为配准提供依据。 RANSAC算法:RANSAC是一种常用的去除异常值的方法,用于从匹配的点对中剔除错误匹配。它通过随机抽样和共识检验,找到最有可能的共线性模型,并逐步增加支持该模型的点对,最终确定最佳模型。 坐标配准:配准是将两个或多个点云对齐到同一坐标系的过程。基于RANSAC的配准方法利用匹配的特征点和RANSAC算法,估计变换参数(如旋转和平移),以最小化点云间的重投影误差。 在实际应用中,作者使用MATLAB实现了整个流程,包括关键点提取、特征描述符构建、特征点匹配、RANSAC去噪以及坐标配准。通过Bunny数据集进行测试,该数据集是用于评估点云处理算法性能的标准数据集。测试结果显示,该实现的精度较为理想,但仍有进一步优化的空间。这种技术在三维重建、机器人导航、虚拟现实等领域具有广泛应用,能够有效处理不同角度捕获的不完整点云数据,生成连续且准确的三维场景模型。
三维点云处理领域,基于特征匹配和RANSAC(Random Sample Consensus)的三维点云拼接配准方法是一种常见的技术,用于将多个视角下的点云数据融合成一个连续的三维模型。以下是对该方法的详细解释: 1. **三维点云**:三维点云是通过激光雷达、深度相机等设备获取的三维空间中离散点的集合,每个点包含x、y、z坐标,可能还包含颜色、法向量等信息。它能直观地表示复杂环境的几何结构。 2. **特征提取**:在点云处理中,特征是指能够表征点云局部形状或结构的显著点或线段。常见的特征有关键点(如SURF, SIFT, Harris角点等)和边缘。特征提取是识别这些显著点的过程,有助于后续的匹配和配准。 3. **特征描述符**:特征描述符是对特征点周围区域的一种编码,如HOG、SIFT、SHOT等,用于描述特征的特性,便于在不同的点云之间进行比较和匹配。 4. **特征匹配**:特征描述符匹配是找出不同点云中对应特征点的过程,通常通过计算两个描述符之间的相似度来实现。这一步骤旨在找到对应的关键点,为配准提供基础。 5. **RANSAC算法**:RANSAC是一种常用的去除异常值的方法,用于从匹配的点对中剔除错误匹配。它通过随机抽样和共识检验,找到最有可能的共线性模型,并逐步增加支持该模型的点对,最终确定最佳模型。 6. **坐标配准**:配准是将两个或多个点云对齐到同一坐标系的过程。基于RANSAC的配准方法,会利用匹配的特征点和RANSAC算法,估计变换参数(如旋转和平移),以最小化点云间的重投影误差。 在提供的描述中,作者使用MATLAB实现了整个流程,包括关键点提取、特征描述符构建、特征点匹配、RANSAC去噪以及坐标配准。通过Bunny数据集进行测试,这是一种标准的点云数据集,用于评估点云处理算法的性能。结果显示,该实现的精度是不错的,但可能仍有优化空间。 这个过程对于三维重建、机器人导航、虚拟现实等领域有着广泛的应用,因为它能够有效地处理由不同角度捕获的不完整点云数据,生成连续、准确的三维场景模型。

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