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基于光照补偿的RGBD点云配准方法研究

储小玉  
【摘要】:三维扫描技术及点云模型处理技术在不断创新的同时,计算机视觉、人机交互、机器人导航控制、虚拟现实、三维重建等领域也在不断取得新突破。然而,在三维扫描仪测量物体时,易受到光照环境变化、扫描仪测量产生误差或者物体本身及其他遮挡的影响;导致获取到的点云数据噪声大,颜色数据有偏差,在单个视角下所采集的点云数据有限。针对点云数据获取的局限性,本文研究了一种去光照干扰的点云配准方法和一种自适应颜色和几何混合特征的点云配准方法,通过实验显示了本文的三维点云配准方法在配准效率上有提升,配准精准度显著。(1)针对光照强度不均匀影响三维点云配准效果的问题,本文研究出了一种基于光照补偿的RGBD点云配准算法。首先,本文利用了二维图像中常解决光照图像的处理方法——同态滤波算法,消除光照因素对模型颜色信息的影响;然后,将颜色特征和几何特征组合成一种混合特征,利用K近邻(KNN)算法搜索对应点,达到提高搜索效率的目的;构造归一化的颜色和几何坐标6D距离度量标准,选取点对间距离小的点作为对应点;最后迭代求解,获得刚性变换矩阵。通过采集多组不同光照下的模型数据进行试验,实验结果表明,在光照因素干扰下的模型配准中,本文方法算法稳定性高,配准效果显著。(2)结合直方图统计特征的思想提出一种自适应颜色和几何混合特征的快速点云配准方法。首先,根据两片匹配点云之间具有相同的部分,采取颜色信息统计,设定颜色容差将颜色相近的点数合并,并求出两片点云颜色数据的交集作为候选点集;然后,计算出候选点集的颜色和几何特征,采用直方图统计方法将其按比例组成混合特征搜索对应点对,迭代求解,获得刚性变换矩阵。通过采集颜色和几何不同分布的两种模型(颜色未能分布在几何凹凸的部位、颜色分布在几何凹凸的部位)的数据进行实验,实验证明了该研究方法在结合颜色和几何数据的模型配准方法中占有一定明显优势。


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