一种基于局部曲率及其近邻特征的点云配准方法技术

本发明专利技术公开了一种基于局部曲率及其近邻特征的点云配准方法，本发明专利技术将点云局部曲率及其相关特征信息引入点云特征提取过程，提升了点云配准的精度与速度。首先基于点密度分布完成点云下采样算法降低点云密度，使用半径滤波算法剔除点云噪声点；其次，通过提取探测点曲率值、探测点到其近邻点所构成拟平面距离、探测点与近邻点拟合平面的距离标准差，结合三个特征参数完成点云特征的参数构建工作，使用快速点特征直方图FPFH作为特征描述子；最后结合SAC

【技术实现步骤摘要】
一种基于局部曲率及其近邻特征的点云配准方法


[0001]本专利技术属于计算机视觉
，具体设计一种基于局部曲率及其近邻特征的点云配准方法。

技术介绍

[0002]点云在三维视觉技术中的运用愈发广泛，点云数据采集工具发展迅速，数据采集成本降低、效率提升，这使得点云技术在机器视觉、文物修复、自动驾驶、无人机等领域应用。点云配准的主要工作是对不同坐标系下的点云进行旋转、平移，最终整合成完整且处于同一坐标系下的点云。根据目标点云与源点云的性质区分，一般又分为非刚体配准和刚体配准，非刚体配准指目标点云与源点云之间存在形变、拉伸等非刚性变换，在实际应用场景中，部分配准问题需使用非刚性配准，例如医学诊断、人脸识别等，针对非刚性配准的研究仍有很大的发展空间；刚体配准指源点云与目标点云不存在形变，仅发生旋转与平移的刚性变换，实际应用范围更广，但现有的点云配准技术存在配准速度慢、易陷入局部最优解等缺点。如何快速、高质量的完成点云配准，仍是一个具有重要研究价值的问题。

技术实现思路

[0003]为了克服上述现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于局部曲率及其近邻特征的点云配准方法，本专利技术使用三维点云的探测点曲率值、探测点到其近邻点所构成拟平面距离、探测点与近邻点拟合平面的距离标准差拟合三个参数共同构建特征参数，该特征参数具有代表性、普适性、提取速度快的优点，可大幅降低点云配准的耗时。
[0004]为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0005]一种基于局部曲率及其近邻特征的点云配准方法，包括如下步骤：
[0006]步骤1，点云数据预处理，保证点云原本特征不受到破坏的同时，降低点云密度，剔除点云中的噪声点；
[0007]步骤2，点云特征参数构建，结合探测点平均曲率、探测点到近邻点拟合平面欧式距离、探测点与近邻点到拟合平面距离标准差，共同构建特征参数，提取特征点；
[0008]步骤3，点云配准，使用FPFH快速点特征直方图算法计算特征描述子并结合SAC
‑
IA采样一致性初始配准算法完成点云初始配准工作，点云细配准使用ICP迭代最近点算法；
[0009]所述点云配准中的点云对分为目标点云与源点云，目标点云与源点云使用完整的成对点云或激光雷达采集的多视角点云，适用于小型点云数据或大型工业点云数据。
[0010]所述步骤1具体为：
[0011]步骤1.1：对点云进行三维体素栅格处理，将点云数据散落在体素栅格中，使用每个体素栅格中距离体素栅格重心最近的点替代体素栅格内的其余点，该方式在降低点云数量的同时保证点云微观形态不变；
[0012]步骤1.2：根据近邻点云密度分布设置不同搜索半径r，计算半径为r的球体内点数量，若小于阈值视为噪点剔除。
[0013]所述步骤2具体为：
[0014]步骤2.1：计算探测点的平均曲率H，描述如公式(1)：
[0015][0016]其中：
[0017]k1——最大主曲率；
[0018]k2——最小主曲率；
[0019]步骤2.2：根据最二乘法计算探测点的k近邻点所构成的拟合平面，平面如方程(2)：
[0020]Ax+By+Cz+D＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0021]其中：
[0022]A、B、C、D——为已知常数，并且A、B、C不同时为零；
[0023]计算探测点到该拟合平面的欧式距离d，如公式(3)：
[0024][0025]其中：
[0026]d——探测点到近邻点拟合平面的欧式距离；
[0027]x1,y1,z1——为探测点坐标；
[0028]步骤2.3：计算探测点与其k近邻点到拟合平面的投影距离标准差σ，描述如公式(4)：
[0029][0030]其中：
[0031]r
i
——探测点与各近邻点到拟合平面的距离；
[0032]μ——探测点与各近邻点至拟合平面距离的平均值；
[0033]k——探测点与其近邻点的点数量总和；
[0034]步骤2.4：根据步骤2.1、2.2、2.3的三个参数共同构建特征参数β，描述如公式(5)：
[0035]β＝σ
·
H
·
d，Δd>0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0036]其中：
[0037]σ——探测点与其k近邻点到拟合平面的投影距离标准差；
[0038]H——平均曲率；
[0039]Δd——d与μ的差值；
[0040]步骤2.5：根据步骤2.4提出的特征参数β，当Δd大于0时，探测点为该区域近邻点中最外侧点，具有特征性；当Δd小于0时，该探测点与其近邻点相互交织，无法定义为特征点，故在计算时首先剔除Δd小于0的点；此外剔除β小于β平均值的点，将剩余点作为特征点使用。
[0041]所述步骤3具体为：
[0042]步骤3.1：根据提取出的特征点与其近邻特征点的空间差异计算快速点特征直方
图(FPFH)，精确地描述点邻域内的空间几何属性，首先定义一个三维坐标系uvw，计算点P的k邻域中每个点和估计法线之间的偏差，坐标系uvw描述如公式(6)：
[0043][0044]其中：
[0045]n
s
——P
s
点的表面法线；
[0046]P
t
——探测点；
[0047]P
s
——探测点的任意近邻点；
[0048]在uvw坐标系下，计算n
s
、n
t
之间的角度偏差α、β、θ，称之为P
s
点的特征三元素，将三个元素放入直方图中形成P
s
点的简化点特征直方图(SPFH)，描述如公式(7)：
[0049][0050]其中：
[0051]q——P
s
与P
t
两点之间的欧氏距离；
[0052]n
t
——P
t
点的表面法线；
[0053]α——n
t
与v轴的夹角；
[0054]β——P
t
到P
s
点的向量与n
s
的夹角；
[0055]θ——n
t
在u与w平面上的投影向量与u轴的夹角；
[0056]计算探测点P
t
与k邻域中每一个近邻点的特征三元素，并计算相应的简化点特征直方图SPFH，对邻域中的各个简化点特征直方图SPFH进行加权统计，得到快速点特征直方图FPFH，描述如公式(8)：
[0057][0058]其中：
[0059]FPFH(P
t
)——P
t
点的快速点特征直方图；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于局部曲率及其近邻特征的点云配准方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，点云数据预处理，保证点云原本特征不受到破坏的同时，降低点云密度，剔除点云中的噪声点；步骤2，点云特征参数构建，结合探测点平均曲率、探测点到近邻点拟合平面欧式距离、探测点与近邻点到拟合平面距离标准差，共同构建特征参数，提取特征点；步骤3，点云配准，使用FPFH快速点特征直方图算法计算特征描述子并结合SAC
‑
IA采样一致性初始配准算法完成点云初始配准工作，点云细配准使用ICP迭代最近点算法；所述点云配准中的点云对分为目标点云与源点云，目标点云与源点云使用完整的成对点云或激光雷达采集的多视角点云，适用于小型点云数据或大型工业点云数据。2.根据权利要求1所述的一种基于局部曲率及其近邻特征的点云配准方法，其特征在于：所述步骤1具体为：步骤1.1：对点云进行三维体素栅格处理，将点云数据散落在体素栅格中，使用每个体素栅格中距离体素栅格重心最近的点替代体素栅格内的其余点，该方式在降低点云数量的同时保证点云微观形态不变；步骤1.2：根据近邻点云密度分布设置不同搜索半径r，计算半径为r的球体内点数量，若小于阈值视为噪点剔除。3.根据权利要求1所述的一种基于局部曲率及其近邻特征的点云配准方法，其特征在于：所述步骤2具体为：步骤2.1：计算探测点的平均曲率H，描述如公式(1)：其中：k1——最大主曲率；k2——最小主曲率；步骤2.2：根据最二乘法计算探测点的k近邻点所构成的拟合平面，平面如方程(2)：Ax+By+Cz+D＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)其中：A、B、C、D——为已知常数，并且A、B、C不同时为零；计算探测点到该拟合平面的欧式距离d，如公式(3)：其中：d——探测点到近邻点拟合平面的欧式距离；x1,y1,z1——为探测点坐标；步骤2.3：计算探测点与其k近邻点到拟合平面的投影距离标准差σ，描述如公式(4)：其中：r
i
——探测点与各近邻点到拟合平面的距离；
μ——探测点与各近邻点至拟合平面距离的平均值；k——探测点与其近邻点的点数量总和；步骤2.4：根据步骤2.1、2.2、2.3的三个参数共同构建特征参数β，描述如公式(5)：β＝σ
·
H
·
d，Δd&gt;0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)其中：σ——探测点与其k近邻点到拟合平面的投影距离标准差；H——平均曲率；Δd——d与μ的差值；步骤2.5：根据步骤2.4提出的特征参数β，当Δd大于0时，探测点为该区域近邻点中最外侧点，具有特征性；当Δd小于0时，该探测点与其近邻点相互交织，无法定义为特征点，故在计算时首先剔除Δd小于0的点；此外剔除β小于β平均值的点，将剩余点作为特征点使用。4.根据权利要求1所述的一种基于局部曲率及其近邻特征的点云配准方法，所述步骤3具体为：步骤3.1：根据提取出的特征点与其近邻特征点的空间差异计算快速点特征直方图FPFH，精确地描述点邻域内的空间几何属性，首先定义一个三维坐标系uvw，计算点P的k邻域中每个点...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明昊，王毅，张明理，何新，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：