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《中国航海》2019,(2)
针对迭代最近点(Iterative Closet Point, ICP)在配准过程中容易陷入局部最优的情况,提出一种基于深度图像匹配的点云配准算法。通过点云深度信息得到点云在投影平面上的深度图像,采用深度图像的配准选择定向二进制简单描述符(Oriented Fast and Rotated BRIEF,ORB)算法对深度图像进行配准,对匹配结果采用随机采样一致性(RANSAC)算法对配准特征点进行筛选,剔除错误匹配点,保留匹配正确的图像特征点,将其索引到三维点云数据中。根据匹配的三维点云数据计算点云初始旋转矩阵和平移向量,调整点云初始位置,为后续精配准提供良好的初始位置,同时用ICP算法完成精配准,基于PCL(Point Cloud Library)开源数据库实现精配准过程。通过改进可有效缓解现有算法中存在的迭代易陷入局部最优的问题,提高精配准的速度、精度和可靠度等,并通过试验的手段验证算法的有效性。 相似文献
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激光雷达作为一种扫描精度高、数据信息丰富的新型测绘装备,目前正逐步应用于内河岸线监测领域。由于内河岸线的跨度远大于激光雷达的量程,因此需要让激光雷达在不同地点多次扫描以获取完整的岸线轮廓数据。为了解决这种多站点扫描所带来的多站点云数据配准问题,在传统的ICP(最近迭代点)配准算法的基础上,实现了基于KD-Tree数据结构的ICP配准算法。该算法不仅能够将多站点云数据配准至某个统一的坐标系内,而且有效减少了ICP配准算法的数据搜索范围,提高了配准的准确率。经过多次实地测试可以发现,本算法能够有效减少配准时间,并达到相应的配准精度要求。总体来说,算法具有良好的点云配准效果。 相似文献
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为了提高船舶航行避障能力,提出基于图像分块特征匹配和视觉跟踪识别的船舶航行障碍物识别技术。采用点跟踪匹配和动态帧点检测的方法进行船舶航行障碍物识别的红外图像信息采集,对采集的船舶航行障碍物红外视觉图像进行区域组合检测和融合处理,提取图像的差异性和突变性特征点,根据特征点的分布情况采用视觉跟踪识别方法实现对船舶航行障碍物识别。测试表明,该方法对船舶航行障碍物识别的动态跟踪能力较好,识别可靠性和精度较高。 相似文献
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为了解决当前图像拼接算法在背景复杂多变和重叠区域少的情况下,导致算法拼接不准确的问题,论文分别从角点检测与特征配准的角度出发,提出了基于角点检测与特征点配准的图像拼接算法。首先,根据图像Hessian矩阵,构建尺度空间,通过积分图像转换,设计基于surf的角点检测算子,精确定位角点,达到精准定位图像拼接参考点的目的。然后,根据角点匹配参数,推导计算出单应性矩阵,进行两幅图像间拼接转换处理,进一步精确并全自动化图像拼接结果。最后,基于软件开发环境VS2015实现算法,并系统集成。实验测试结果显示:与当前图像拼接技术相比,论文算法拥有更高的准确性与稳定性。 相似文献