【摘 要】
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针对彩色物体的配准问题,提出一种面向RGB-D数据的初始配准方法.通过几何和颜色的邻域信息构建混合特征,并根据混合特征在源点云中获取物体的特征点;由归一化后的颜色值和混
【机 构】
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安庆师范大学计算机与信息学院,安庆师范大学安徽省智能感知与计算重点实验室,安庆师范大学数学与计算科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61603003,11471093),教育部科技发展中心“云数融合科教创新”基金资助项目(2017A09116),安徽省高校优秀拔尖人才培育基金资助项目(gxbjZD26).
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针对彩色物体的配准问题,提出一种面向RGB-D数据的初始配准方法.通过几何和颜色的邻域信息构建混合特征,并根据混合特征在源点云中获取物体的特征点;由归一化后的颜色值和混合特征构造特征描述符,通过该特征描述符搜索对应点;再由分块对齐策略,进一步剔除相似性较小的点对,将剩余特征点进行分块配准,选择最优的刚性变换.为了验证该初始配准方法的有效性,通过精确配准算法进一步细化配准结果.实验结果表明,基于混合特征的RGB-D数据初始配准方法对于两片部分重叠点云配准是有效的.
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