用于多视点云拼接的改进ICP算法
用于多视点云拼接的改进ICP算法①
陈金广, 郭秋梦, 马丽丽, 徐步高
(西安工程大学计算机科学学院, 西安 710048)
通讯作者: 陈金广, E-mail: xacjg@https://www.wendangku.net/doc/818435470.html,
摘 要: 点云拼接在三维物体重建中有着广泛的应用, 由于扫描设备会受到光照、遮挡或物体尺寸等的影响, 使得扫描设备不能在同一视角下获取待测物体的全部点云信息. 针对迭代最近点算法(ICP)受点云初始位姿影响较大,鲁棒性差的特点, 提出一种将多视点云数据作为研究对象, 基于改进ICP算法的点云拼接算法. 该算法在选取特征点时, 将坐标轴与阈值相结合, 设定一个阈值约束候选点的搜索范围, 然后得到欧氏距离最近的点集, 并使用ICP算法进行点云拼接. 实验结果表明使用本文算法较传统ICP算法在迭代耗时、拼接精度匕有明显的优势.
关键词: 点云拼接; 多视点云; Kinect; ICP算法; 三维重建
引用格式: 陈金广,郭秋梦,马丽丽,徐步高.用于多视点云拼接的改进ICP算法.计算机系统应用,2018,27(1):180–184. https://www.wendangku.net/doc/818435470.html,/1003-3254/6184.html
Improved ICP Algorithm for Multi-View Point Cloud Splicing
CHEN Jin-Guang, GUO Qiu-Meng, MA Li-Li, XU Bu-Gao
(School of Computer Science, Xi’an Polytechnic University, Xi’an 710048, China)
Abstract: Point cloud splicing has a wide application in the three-dimensional object reconstruction. The scanning equipment may be limited by light, occlusion or object size, so that the scanning equipment cannot obtain all point cloud information of the object from the same angle. The accuracy of traditional ICP is influenced by the initial pose of the cloud with poor robustness. Aiming at this problem, this paper proposes a point cloud stitching algorithm with multi-view cloud data. When the feature points are selected, the coordinate axes are combined with the thresholds to set the search range of a threshold constraint candidate point, and the nearest point set of Euclidean distance is obtained. The point cloud stitching is carried out by ICP algorithm. The experimental results show that the algorithm is superior to the traditional ICP in time consuming, and the splicing accuracy has obvious advantages.
Key words: point cloud splicing; multi-view cloud; Kinect; ICP algorithm; three-dimensional construction
1 引言
点云拼接在三维物体重建中有着广泛的应用, 如逆向工程、移动机器人、航天航空、指纹识别、计算机视觉等众多领域. 在对三维物体进行测量的过程中,扫描设备可能会受到视野匕的限制, 或是受到噪声、光照等的影响, 使得扫描设备在同一视角下无法获取待测物体的全部点云信息. 因此, 需要从多视角对待测物体进行测量, 从而重建出完整的三维物体模型.
目前使用最为广泛的点云拼接算法是1992年Besl等[1]提出的迭代最近点算法(Iterative Closest Points, ICP), 其目的是在两片点云之间寻找距离最近的点, 计算最优刚体变换矩阵, 直到满足某种度量准则下的最优匹配. Chen等在传统的ICP算法的基础匕提出了一种新的点云拼接算法[2], 该方法能够提高算法的
计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBN E-mail: csa@https://www.wendangku.net/doc/818435470.html, Computer Systems & Applications,2018,27(1):180?184 [doi: 10.15888/https://www.wendangku.net/doc/818435470.html,ki.csa.006184]https://www.wendangku.net/doc/818435470.html, ?中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041
①基金项目: 中国纺织工业联合会科技指导性项目计划(2017058); 陕西省教育厅科研计划项目(17JK0329)
收稿时间: 2017-04-27; 修改时间: 2017-05-19; 采用时间: 2017-05-26; csa在线出版时间: 2017-12-22
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