【摘 要】
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为了解决机器视觉在复杂环境情况下配准性能不佳的问题,根据被配准目标内部各特征点间的交比不变原理,对RANSAC快速点云配准算法进行了改进。该算法建立了一套被配准目标的模
【基金项目】
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吉林省发展改革委员会项目(222160103009)
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为了解决机器视觉在复杂环境情况下配准性能不佳的问题,根据被配准目标内部各特征点间的交比不变原理,对RANSAC快速点云配准算法进行了改进。该算法建立了一套被配准目标的模型,通过该模型可以准确计算出目标点云和参考点云之间的仿射矩阵;算法通过对将内点数据间的交比不变量作为配准方法的约束条件,对配准的特征点进行筛选和修正;并将配准过程中参考图像和目标图像配准正确时间和配准准确度作为配准效果优劣的评价标准。最后,将改进后的算法和传统算法进行比较,实验结果显示,改进后的算法不仅在大规模3D点云配准中具有良好的鲁棒性
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