基于曲率约束的自动点云配准提升精度

本文主要探讨了"基于曲率的点云自动配准方法"这一研究主题，针对三维扫描技术在获取单个视角深度图像时遇到的问题，即如何通过单次扫描实现多视角的三维建模，现有的商业软件往往依赖于人工标定来完成深度图像配准。为提升效率并减少人为干预，作者提出了一个创新的方法，该方法结合了四点集匹配（4PCS）算法以及点到面的增量式全局最优法（Iterative Closest Point, ICP）和最小二乘法。 首先，通过4PCS算法对两个三维点云模型进行初始配准，这是一种快速而粗略的配准方式，能够找到两个模型之间的初始对应关系。然后，利用点到面的ICP方法对这些初步匹配进行细化，通过对每个点的邻域进行局部搜索，寻找最佳的匹配点，以求得更精确的变换矩阵。然而，为了减少在迭代过程中可能出现的误匹配问题，作者引入了顶点曲率作为额外的约束条件。曲率是一种描述表面几何特性的参数，它可以有效区分真实的表面特征和可能的噪声或误匹配点。通过比较曲率值，算法可以有效地剔除那些不符合预期曲率模式的点对，从而提高配准的准确性。 实验结果显示，该基于曲率约束的点云自动配准方法在去除错误匹配点对后，显著提高了配准精度。这种方法不仅简化了配准过程，降低了对用户操作的依赖，而且在处理复杂场景和噪声数据时表现出良好的鲁棒性。研究结果对于三维重建、物体识别和机器人导航等领域具有重要的实践价值。 关键词：ICP（点云配准）、曲率、点到面ICP、点到点ICP、三维扫描、自动配准、精确建模。这篇发表在《系统仿真学报》上的研究论文，通过深入分析和实证验证，为点云数据处理提供了一种有效的自动化解决方案。