基于改进RANSAC的室内场景粗配准算法：关键点融合与稳健估计

本文主要探讨了在稀疏建图中关键帧之间进行点云配准的问题，特别是在基于RGB-D传感器的室内场景重建中，点云配准技术的重要性不言而喻。针对这一挑战，作者提出了一个新颖的算法——基于改进的随机采样一致性（RANSAC）的场景分类点云粗配准方法。 该算法的核心步骤包括：首先，利用几何信息（如点云之间的对应关系和空间位置）和光度信息（如颜色和纹理特征）来检测关键点，并对这些关键点进行描述和匹配。这样可以确保提取到的特征具有足够的稳定性和鲁棒性，能够在不同场景中找到可靠的关联点。 接下来，通过场景分类算法对输入的点云进行分类，识别出不同的室内环境，如客厅、卧室等。这一步骤有助于选择最合适的匹配策略，因为不同类型的场景可能需要不同的匹配准则。例如，对于结构相似的场景，几何匹配可能更为有效；而对于颜色和纹理差异较大的场景，则可能需要同时考虑光度信息。 然后，改进的RANSAC算法引入了有偏重的随机采样策略，即根据场景分类的结果，对样本点的选择赋予一定的概率偏向，以提高正确匹配的可能性。此外，自适应的假设评价机制使得算法能够动态调整其假设模型，以适应复杂多变的室内环境。 为了验证算法的有效性，作者使用公开的RGB-D数据集对整个粗配准过程进行了实验，对比了该算法与其他几种常见点云配准算法的性能。实验结果显示，该方法在估计关键帧之间的变换矩阵时表现出良好的稳健性和准确性，这对于后续的精配准和整体室内场景的重建至关重要。 该研究提出了一种智能的点云粗配准方法，它结合了几何信息、光度信息和场景分类，通过改进的RANSAC算法提高了配准的效率和精度。这种算法不仅适用于室内场景的重建，也有望在其他需要高精度点云配准的领域得到应用。