【技术实现步骤摘要】
一种基于快速三角特征直方图的点云粗配准方法
[0001]本专利技术属于三维重建领域，尤其涉及一种基于快速三角特征直方图的点云粗配准方法。
技术介绍
[0002]三维点云不仅包含了空间中对象的位置信息，还包含了对象的形状、尺寸、表面细节等信息，因此能够提供更加丰富的场景信息。三维点云可以通过直观的可视化方式展示出来，便于人类观察和理解，同时也能够在虚拟环境中进行可视化操作，如虚拟现实、增强现实等。相比传统二维图像，三维点云可以提供更高的精度和准确性，能够更好地反映场景的真实情况，有助于提高对场景的理解和分析能力。
[0003]在三维重建领域，点云配准技术是获取多个视角下的点云数据并将其融合成一个完整的三维模型的必要步骤。在计算机视觉领域，点云配准技术是将多个视角下获取的点云数据进行对齐和融合，从而实现物体的三维重建和场景的三维重构。点云配准技术的发展得益于三维扫描技术和三维传感器的不断发展，以及计算机处理能力的提高和算法的不断改进。随着点云数据的广泛应用，点云配准技术已经成为计算机视觉、机器人、自动驾驶等领域中的一个重
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于快速三角特征直方图的点云粗配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对原点云 和目标点云进行体素降采样得到原点云和目标点云；步骤2：根据Delaunay三角剖分规则对原点云和目标点云进行点云表面Delaunay三角网构建，得到表面重建后的三角网格T
p
和T
q
；步骤3：对表面重建后的三角网格T
p
和T
q
分别计算其简易三角特征直方图；步骤4：对简易三角特征直方图进行距离加权求和，得到点云表面三角网格T
p
和T
q
中所有三角形的快速三角特征直方图特征描述子；步骤5：通过对比三角网格T
p
和T
q
的快速三角特征直方图特征描述子相似度，找到原点云和目标点云表面相似度最高的Delaunay三角形进行对应匹配；步骤6：根据三角网格T
p
和T
q
之间的三角形对应关系使用采样一致性初始配准算法计算出点云之间的最佳旋转矩阵与位移向量；步骤7：通过最佳旋转矩阵与位移向量完成对原点云和目标点云的粗配准。2.根据权利要求1所述的一种基于快速三角特征直方图的点云粗配准方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：步骤1.1：将点云进行体素划分，设置单元体素方格的步长值，将整个三维空间分成多个立体的方格，通过体素使整个三维空间分割成一个均匀分布的空间；步骤1.2：计算非空体素的中心代替该体素内的所有点，实现点云的下采样，其中，已知一个点的行列层数，体素边长step，坐标最小值则该点坐在体素的中心为：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（1）。3.根据权利要求1所述的一种基于快速三角特征直方图的点云粗配准方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：步骤2.2：建立Voronoi图，Voronoi图由一系列相邻两点间的连线的垂直平分线构成的连续不规则多边形组成，将点云中的点投影至XY平面后，对于平面上的N个不同点，Voronoi图将其分割为平面上的若干个区域，每个区域都与其中一个点最为接近，并由其最邻近两点间的垂直平分线所围成，上述若干区域视作是以每个点为中心的最邻近分区，其边缘为由相邻的垂直平分线组成的不规则多边形；步骤2.3：构建Delaunay三角形，相邻的Voronoi不规则多边形同用一条边的关联点连结而成的三角形；点云中的点在二维平面投影点建立Delaunay三角网后根据其在三维空间中的拓扑关系将二维三角形拓展为三维空间三角形。4.根据权利要求1所述的一种基于快速三角特征直方图的点云粗配准方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：步骤3.1：建立三角形局部坐标系，对点云重建后表面三角网中的两个相邻的空间三角
形T
q
和T
p
，并计算法向量n
i
和n
j
，将T
q
作为源三角形，T
p
作为目标三角形，构建出局部坐标系，坐标系单位向量表示如下：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（2）坐标系单位向量u为中心三角形的单位法向量，坐标系单位向量v为中心三角形中心店指向顶点p
j
的单位向量，坐标系单位向量w为与u、v垂直的单位向量；步骤3.2：根据图的局部坐标系以及三角形法向量n
i
、n
j
，计算出三个特征元素值，通过这...
【专利技术属性】
技术研发人员：涂兵，刘哲齐，周佳栋，陈思源，魏欣，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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