【摘 要】
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针对传统配准方法准确度低、速度慢的问题,提出了基于改进SIFT-ICP算法的彩色植株点云配准方法。首先采用Kinect获取不同视角下植株彩色图像和深度图像合成原始植株彩色点云,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51505195);江苏省国际科技合作项目(BI2017067);江苏高校优势学科建设工程项目(PADD)
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针对传统配准方法准确度低、速度慢的问题,提出了基于改进SIFT-ICP算法的彩色植株点云配准方法。首先采用Kinect获取不同视角下植株彩色图像和深度图像合成原始植株彩色点云,通过预处理提取原始点云植株信息,对植株点云进行尺度不变特征变换（SIFT）的特征点检测,得到点云配准关键点,再对关键点进行自适应法线估计,然后求取关键点的快速点特征直方图（FPFH）,通过采样一致性（SAC-IA）初始配准方法改进点云间初始位置关系,最后利用Nanoflann加速最近点迭代（ICP）算法完成精确配准。试验结果表明,改
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