两阶段变尺度点云配准算法：精度提升与应用比较

本文主要探讨了两阶段变尺度三维点云配准算法的研究，针对当前点云配准技术存在的问题，即在处理点云模型尺度变化和提高配准精度方面的不足。该算法创新性地提出了一个分两步进行的解决方案。 首先，第一阶段的关键在于引入动态尺度因子。这个阶段的目标是粗略估计并调整目标点云模型的尺度，通过这种方法，能够更好地适应点云之间的实际尺寸差异，从而避免因尺度不匹配导致的配准问题。作者通过空间旋转操作，将点云模型进行30°的格点划分，这样做的目的是提升算法的收敛速度，减少在搜索过程中陷入局部最优解的可能性，为后续的精确配准提供一个稳健的初始位置。 接着，第二阶段是在尺度迭代最近点（SICP）算法的基础上进行优化。SICP是一种经典的点云配准方法，但通过结合动态尺度调整，该阶段能够实现更精细的匹配，提高配准精度。作者通过精心设计的优化策略，使得在面对存在较大刚体变换和显著尺度差的两个点云模型时，能获得更低的配准误差，一般在10^-30到10^-4的数量级，显示出显著的优势。 为了验证算法的有效性，文中进行了综合对比实验，将新提出的两阶段变尺度配准算法与其他主流的点云配准算法进行了性能测试。实验结果证实，在复杂场景下，新算法的性能明显优于传统方法，特别是在处理大规模和复杂变形的情况时，其稳定性和准确性得到了充分展现。 这篇论文关注的是机器视觉中的一个重要问题——如何在处理点云模型尺度变化的同时保证高精度的配准。通过引入动态尺度因子和优化的两阶段策略，作者提出了一种新的解决方案，这对于实际应用中的点云数据处理，如3D建模、物体识别和机器人导航等领域具有重要的理论价值和实践意义。