改进SURF的NDT算法：地面激光扫描点云高效配准

本文主要探讨了一种改进的正态分布变换（NDT）算法在点云配准中的应用，特别是在地面激光扫描（TLS）数据处理中的优势。原始的NDT算法通常用于同时定位和地图生成（SLAM）任务，但为了适应TLS数据的特性，研究者提出了一个结合表面重复特征（SURF）的增强版本。 首先，该算法的核心步骤是建立点云与图像之间的映射关系，通过将点云转换成图像形式，便于后续处理。SURF算法在此发挥了关键作用，它被用来提取图像的稳定特征点，并寻找匹配的特征点对。这些特征点对在映射关系的指导下，对应于三维空间中的点，通过求解变换矩阵来实现点云的初步配准。 不同于传统的NDT算法，该改进方法采用单位矩阵作为初始矩阵，然后对点云进行体素化处理，进一步利用概率分布函数进行精细配准。这种方法的优点在于它能够提高配准精度，减少运算时间，特别是对于不同分辨率的点云，具有出色的适应性。 实验结果显示，这种基于SURF的NDT配准算法在地面激光数据的配准上表现出色，不仅在精度上达到了较高水平，而且在实际应用中的效率也得到了显著提升。因此，该算法对于点云处理技术的发展，特别是在高精度地形测量和城市建模等领域，具有重要的理论价值和实用意义。 关键词：图像处理，正态分布变换算法，SURF算法，点云影像化。这项研究的中图分类号为TN959.3，表明其在计算机视觉和地理信息系统中的重要地位。文献标识码A，说明其学术质量得到了认可。通过DOI:10.3788/LOP51.041002，可以追踪到原文以获取更深入的技术细节。这篇文章为点云配准领域的研究人员提供了一个有效的方法论，提升了点云处理的准确性和效率。