摘要
三维点云配准是计算机视觉和三维重建领域的关键技术,其目标是找到不同视角或不同时间获取的点云数据之间的最佳对齐关系。
近年来,基于局部特征统计直方图的配准算法因其对噪声、遮挡和数据缺失等问题的鲁棒性,得到了广泛的关注和研究。
本文首先介绍了三维点云配准的基本概念、研究意义以及国内外研究现状,并对常用的点云配准算法进行了分类和比较。
接着,重点阐述了基于局部特征统计直方图的配准算法,包括特征描述符的构建、相似性度量、匹配策略以及误匹配剔除等关键技术。
此外,本文还分析了该算法在效率、精度和鲁棒性等方面的优势和不足,并展望了其未来发展趋势。
关键词:三维点云配准;局部特征统计直方图;特征描述符;相似性度量;误匹配剔除
近年来,随着三维扫描技术和传感器技术的快速发展,三维点云数据获取变得越来越容易,应用也越来越广泛,例如机器人导航、无人驾驶、逆向工程、文物保护和虚拟现实等领域。
三维点云配准是点云数据处理中的一个基础且关键的步骤,其目标是将不同视角或者不同时间获取的点云数据进行精确的匹配,得到一个完整的场景模型。
点云配准旨在找到一个最优的变换矩阵,将源点云变换到目标点云的坐标系下,使得两片点云达到最佳的匹配状态。
配准的精度直接影响着后续三维建模、目标识别和场景理解等应用的效果。
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