一种基于全局优化的空间目标三维点云配准方法
授权
摘要
本发明涉及一种基于全局优化的空间目标三维点云配准方法，首先是提取点云数据的FPFH特征描述符，通过特征相似性来查询对应点集，其中加入两种约束规则来去除错误对应点，对应点集建立以后，不再迭代更新；建立基础目标函数，并进行改进得到易于优化的目标函数；利用已建立的对应点集目标函数进行迭代的交替优化过程，当满足迭代终止条件时，得到最终的配准结果。本发明采用全局优化的方法，不涉及到迭代采样、模型拟合、以及局部精细化，并且对含有噪声数据具有鲁棒性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于全局优化的空间目标三维点云配准方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110322492A
申请号 ：
CN201910592115.7
公开（公告）日 ：
2019-10-11
申请日 ：
2019-07-03
授权号 ：
CN110322492B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
杨宁刘天嘉郭雷郭世平
申请人 ：
西北工业大学
申请人地址 ：
陕西省西安市友谊西路127号
代理机构 ：
西北工业大学专利中心
代理人 ：
王鲜凯
优先权 ：
CN201910592115.7
主分类号 ：
G06T7/33
IPC分类号 ：
G06T7/33
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/30
确定图像校准的变换参数，例如图像配准
G06T7/33
使用基于特征的方法
法律状态
2022-06-07 ：
授权
2019-11-05 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/33
申请日 : 20190703
申请日 : 20190703
2019-10-11 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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