三维点云数据拼接中ICP及其改进算法综述

被引:59
作者
解则晓
徐尚
机构
[1] 中国海洋大学工程学院
关键词
三维点云; 精确拼接; ICP算法;
D O I
10.16441/j.cnki.hdxb.2010.01.017
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
ICP算法是三维点云数据精确拼接过程中的主流算法。文章对目前国内外ICP及其各种改进算法的发展现状进行了系统地分析与研究。将ICP算法分为4个主要阶段:(1)对原始点云数据进行采样;(2)确定初始对应点集;(3)去除错误对应点对;(4)坐标变换的求解。分别对各个阶段中典型方法的基本思想和关键技术进行了分类与分析,并在精度与效率等方面对这些算法进行了比较。最后对目前算法研究中的难点问题及未来的研究重点进行了展望。
引用
收藏
页码:99 / 103
页数:5
相关论文
共 14 条
  • [1] 散乱点云数据配准算法
    朱延娟
    周来水
    张丽艳
    [J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2006, (04) : 475 - 481
  • [2] 线结构光测量数据的自动拼合方法
    解则晓
    张成国
    张国雄
    [J]. 中国机械工程, 2005, (09) : 775 - 778
  • [3] 三维扫描系统中的数据配准技术
    罗先波
    钟约先
    李仁举
    [J]. 清华大学学报(自然科学版), 2004, (08) : 1104 - 1106
  • [4] A mean field annealing approach to accurate free form shape matching
    Liu, Yonghuai
    [J]. PATTERN RECOGNITION, 2007, 40 (09) : 2418 - 2436
  • [5] Projecting registration error for accurate registration of overlapping range images
    Liu, Yonghuai
    Wei, Baogang
    Li, Longzhuang
    Zhou, Hong
    [J]. ROBOTICS AND AUTONOMOUS SYSTEMS, 2006, 54 (06) : 428 - 441
  • [6] Automatic registration of overlapping 3D point clouds using closest points
    Liu, Yonghuai
    [J]. IMAGE AND VISION COMPUTING, 2006, 24 (07) : 762 - 781
  • [7] An accurate and fast point-to-plane registration technique
    Park, SY
    Subbarao, M
    [J]. PATTERN RECOGNITION LETTERS, 2003, 24 (16) : 2967 - 2976
  • [8] Iterative closest geometric objects registration[J] . Qingde Li,J.G. Griffiths.Computers and Mathematics with Applications . 2000 (10)
  • [9] Shape error evaluation method of free-form surfaces
    Kase, K
    Makinouchi, A
    Nakagawa, T
    Suzuki, H
    Kimura, F
    [J]. COMPUTER-AIDED DESIGN, 1999, 31 (08) : 495 - 505
  • [10] Efficient registration of NURBS geometry
    Ristic, M
    Brujic, D
    [J]. IMAGE AND VISION COMPUTING, 1997, 15 (12) : 925 - 935