基于曲率的点云数据拼接算法研究

"点云数据拼接算法研究" 点云数据拼接算法是三维几何建模和逆向工程中的关键技术，特别是在计算机视觉、机器人导航、遥感图像处理和医学图像分析等领域有着广泛的应用。点云是由三维扫描设备通过测量物体表面得到的大量三维坐标点集合，这些数据能够反映物体表面的详细形状。然而，由于扫描设备的视野限制和物体复杂性，通常需要从多个视角采集数据，然后将这些数据拼接在一起，以获得完整的三维模型。 论文作者路银北在导师普杰信的指导下，对点云数据拼接算法进行了深入研究。他们首先探讨了三维坐标变换的基本理论，这是点云数据拼接的基础，因为不同视角下的点云需要通过恰当的坐标变换来对齐。接着，他们重点介绍了两种关键的拼接算法：基于特征的拼接算法和迭代最近点（ICP）算法。 ICP算法是一种经典的点云配准方法，它通过寻找两个点云之间的最佳对应点来逐步优化配准。然而，原始的ICP算法存在一些局限，如需要初始位置接近、存在子集包含关系等，这在实际应用中可能难以满足。针对这些问题，论文提出了改进的ICP算法，特别是对于没有明确对应关系的点集，通过引入曲率特征点来寻找匹配点对。 论文中提出了一种基于曲率的点云数据拼接算法，利用曲率作为特征来识别对应点集。这种方法可以快速准确地找到重叠区域，并采用Hausdorff距离作为匹配度量标准，确定一对一的匹配点对。通过最大和最小主曲率的检验，进一步筛选匹配点，最终通过迭代和坐标变换实现点云的精确拼接。 实验结果证明，这种基于曲率的算法在判断有效点时具有高准确性，同时在保持良好匹配精度的同时，显著提高了运行速度，有效地解决了没有明确对应关系的点云视图之间的定位问题。 这篇硕士学位论文深入研究了点云数据拼接的理论与方法，尤其是针对传统ICP算法的局限性提出了解决方案，为点云数据的处理提供了新的思路和技术支持。通过VC++和OpenGL的编程实现，论文的算法不仅在理论上得到了验证，还在实际应用中展示了其优越性能。