随着计算机技术的发展,利用数值模拟技术指导大型岩石工程的决策和设计成为现代工程建设中不可分割的部分,而如何获取完整的岩体表面点云信息以构建真实工程场景则是其中基础性工作。由于当前表面点云扫描仪器视场、扫描距离及扫描场景等限制,对目标岩体表面信息的获取不能通过一次扫描获得,需要从多个角度对同一岩体进行多次扫描。而将这些获取到的多个视角的点云数据融合到统一的坐标系下以实现完整对象的构建,则是点云配准的主要工作。由此可见点云配准是岩体三维重建中的基础,其效率和精度直接影响着整个三维重建过程的效率和质量。作为计算机视觉的基础课题,在过去的二三十年里,点云配准研究取得了大量的成果。这些成果分别从不同的角度,针对不同应用场景,给出了相应的解决方法。然而,相对于一般点云来说,岩体点云具有数据量大、尺度大、分辨率高、表面复杂等特点。这些特点综合起来,使得现有的一般性配准算法不能很好地适用于岩体点云配准中。通过对岩体点云特点及现有算法进行研究与分析,本文提出一种基于N阶完全图的高效岩体点云配准方法。该方法利用点邻域统计信息和局部几何信息解决了岩体点云配准的难题,获得了高精度、高效率的配准结果。本文的主要工作包括下面的内容。1.分析当期国内外点云配准算法的研究现状,根据其算法思想对其进行归纳分类,在精度和效率方面讨论每类算法的优缺点及适用场景,并对典型算法的性能进行了实验与分析。2.根据岩体点云的特点,提出了一种基于N阶完全图的配准算法。该方法首先利用高斯曲率过滤配准非兴趣点,以提高算法的效率和抗噪声及离群点的能力;其次,在过滤后的点云上进行聚类,进一步提高算法的效率和健壮性;然后,在聚类中心上构造基于N阶完全图的特征描述子,以解决高分辨率点云下提取强特征的问题;最后通过对特征描述子的相似性匹配,选出最佳匹配点对并计算出点云之间的转换矩阵,最终获得全局优化的配准结果。3.采用公共数据集中的岩体点云作为实验数据,分别在不同的初始位置、噪声条件、离群点条件、点云密度、重叠率等情况下进行实验,评估了本文方法在复杂场景下的性能。同时,与当前典型精细配准算法进行比较,论证了本文方法的配准精度。此外,针对不同大小的数据集,分析了算法的运行效率及海量点云配准下的可行性,并给出了算法层面的解析。最后,结合实际工程数据案例,验证了本文方法的有效性。本文提出了一种全局最优的高效岩体点云配准方法。该方法采用逐层过滤的思想实现算法的高效性和对噪声及离群点的强健壮性,对配准兴趣点进行聚类进一步提高了算法的高效性和健壮性,采用基于N阶完全图的特征描述子实现了全局优化的配准结果。实验结果表明,该方法不仅具有全局优化、高精度、强健壮性的特点同时在海量点云的配准上具有非常高的效率。总体而言,本文方法获得了岩体点云配准的高精度、强健壮性及高效率的配准成果,是对配准研究在岩体点云应用场景下的进一步发展。