散亂點云數(shù)據(jù)的拼接技術研究.pdf

1、點云拼接技術作為處理點云的關鍵步驟，在逆向工程、虛擬現(xiàn)實、文物保護、機器人視覺和醫(yī)療技術等諸多領域得到了應用，但其在逆向工程中應用最為廣泛，它對點云曲面的重建起著重要的作用。傳統(tǒng)的點云拼接技術往往需要人工輔助，這樣的拼接技術在很多方面的魯棒性并不強，拼接精度也不高而且比較耗時。因此，快速、精準、強魯棒性的點云自動拼接技術長久以來都是點云數(shù)據(jù)處理的研究熱點。
　　論文從旋轉圖像和正態(tài)分布轉換兩個方向著手，分別研究和改進了相應算法，實

2、現(xiàn)了可行、有效的點云拼接技術。
　　首先，論文研究了基于旋轉圖像的點云拼接算法，該方法根據(jù)一個點與其周圍點的兩個距離關系建立旋轉圖像，從而將點的3D信息轉換為2D信息進行表示，以方便查找對應點對。但對于噪聲點云的拼接，其魯棒性不強，因此對其進行了改進，使用一個角度信息替換2D信息中的任意一個距離信息，從而使算法對噪聲點云的拼接有了較強的魯棒性。
　　其次，論文研究了基于正態(tài)分布轉換的點云拼接算法，它是一種可以簡潔描述曲面的方

3、法，該算法中有個關鍵參數(shù)即體素尺寸，體素是立方體格子，用于分割點云，其大小決定著點云拼接效果的好壞，而通常使用的是固定大小尺寸的體素，對于點分布不均勻的點云來說，這樣的分割會產(chǎn)生不均衡，從而導致拼接效果的不理想。因而，在此基礎上進行了改進，使用變尺寸體素分割點云，提高了點云的拼接精度。
　　最后，分別對兩類算法進行大量的實驗對比，驗證了改進的旋轉圖像算法對噪聲點云的拼接效果更具有強魯棒性，也驗證了改進的正態(tài)分布轉換算法能得到更高的