基于单应性迭代的点云配准算法提升3D重建效率

本文主要探讨了一种用于三维重建的点云单应性迭代最近点配准算法，针对光学三维轮廓测量中无标志点云配准的问题，尤其是在迭代最近点（ICP）算法的基础上进行优化。点云配准是3D轮廓测量的重要组成部分，而传统的ICP算法在处理大量数据时可能会遇到精度和效率上的挑战。 该算法的核心在于引入了单应性概念，即通过构建具有唯一对应关系的点对来增强配准的准确性。作者详细阐述了如何建立这种单应性点对，并推导出不同点云之间的坐标变换模型，这在处理非同构点云时提供了更精确的匹配依据。 研究者使用了一款手持式三维轮廓扫描仪对一个包含高频和低频轮廓的石膏像进行了扫描，获取了92帧点云数据。通过改进的ICP算法，82帧点云被成功地进行了配准。为了验证新算法的优势，还对这92帧点云采用三种典型的ICP算法进行了配准对比实验。 实验结果表明，该单应性迭代最近点配准算法表现出明显的优点：它具有更强的鲁棒性，能够在噪声较多或数据不完整的情况下保持稳定；其收敛速度较快，能节省大量的计算时间；而且收敛精度高，确保了三维模型重建的高质量。这些特性使得该算法特别适合于实时或大规模的3D模型快速重建场景。 本文贡献了一个有效的方法来提升点云配准的性能，对于提高光学三维轮廓测量的精度和效率具有实际意义，尤其是在机器视觉、迭代最近点匹配以及三维扫描等领域具有广泛应用潜力。通过关键词"机器视觉"、"迭代最近点"、"点云配准"和"三维扫描"，可以进一步理解其在现代信息技术中的核心价值。