【摘 要】
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针对迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法中由噪声带来的配准效果不佳或失败的问题,论文提出了一种有效的含噪声点云的配准算法,即概率迭代最近点算法(Probability
【机 构】
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咸阳师范学院教育科学学院,西北大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61373117)资助
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针对迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法中由噪声带来的配准效果不佳或失败的问题,论文提出了一种有效的含噪声点云的配准算法,即概率迭代最近点算法(Probability Iterative Closest Point,PICP)。首先,建立两个点云之间的一一对应关系,以提高算法的配准精度;然后,采用高斯概率模型解决刚体变换的问题,由此实现两个含噪声点云的精确配准。实验结果表明,该算法不仅能够快速准确地实现同一物体不同角度的带有噪声点云的配准,还能准确有效地实现刚体碎块间的断裂面的完全匹配和部分匹配问题,是一种准确、快速的配准,并能有效避免噪声和外点的干扰,适用范围更加广泛。
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