激光三维扫描点云数据的配准研究

论文摘要

激光三维扫描技术作为一种快速、高效的三维数字化手段，在诸多领域得到了广泛的应用，如工程设计，文物保护，虚拟现实，数字娱乐等。随着应用的深入，对三维数据的获取和处理效率都提出了更高的要求。对数据的处理理论及方法成为目前学术界研究的热点，开发出高效的三维数据处理及分析算法成为研究的主要目标。围绕这一目标，本文开展了如下工作：1．在分析国内外激光三维扫描技术研究进展的基础上，对实验室已有的激光三维人体扫描仪进行了改进。升级了原有的图像采集系统，利用软件外触发的方式实现了图像采集系统内部各摄像机的精确同步采集，并改善了运动控制系统和图像采集系统之间的通信方式，提高了激光三维人体扫描仪的分辨率和稳定性。2．针对三维点云数据的配准问题，提出了一种基于曲率图的新配准算法。该算法在点云数据中引入特征描述算子曲率图的概念。首先利用曲率图对源点集进行特征分析，并从中提取到一系列的特征保持点。然后利用曲率图的比对计算，在目标点集中找到潜在的对应点，并利用点云内部距离的空间变换不变性，通过改进的贪婪算法实现了对应点的精确匹配。最后通过对应点对求取源点集和目标点集间的坐标变换关系，实现了两点云数据的粗略配准，在此基础上，采用改进的迭代最近点算法实现了源点集和目标点集之间的精确配准。3.基于上述配准理论，利用VC++编程实现了激光三维扫描点云数据的配准软件模块，能将不同视图下、具有重叠部分的两三维点云数据（源点集与目标点集）精确配准在一起。通过对实测点云数据的精确配准证实了该配准算法的有效性。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 三维数字化技术
• 1.1.1 三维信息采集技术
• 1.1.2 三维信息处理技术
• 1.2 三维人体数字化的国内外研究现况
• 1.3 三维点云数据配准技术研究现状
• 1.4 课题背景
• 1.5 本论文的主要工作及研究意义
• 第二章 激光三维人体扫描仪
• 2.1 激光三维人体扫描仪简介
• 2.1.1 激光三维人体扫描仪的基本原理
• 2.1.2 激光三维人体扫描仪的组成
• 2.2 图像采集系统的重新设计
• 2.2.1 摄像机及图像采集卡的选取
• 2.2.2 图像采集系统的配置
• 2.2.3 软件外触发实现同步采集
• 2.3 图像采集系统与运动控制系统之间的通信
• 2.4 扫描仪的实物扫描结果
• 2.5 本章小结
• 第三章 三维点云数据的特征分析
• 3.1 三维特征描述算子
• 3.1.1 常用特征描述算子
• 3.1.2 三维点云数据的曲率图
• 3.2 三维点云数据的特征提取
• 3.2.1 特征提取算法
• 3.2.2 多比例空间的特征保持分析
• 3.3 实验验证
• 3.3.1 特征点的提取过程
• 3.3.2 特征提取算法的抗噪性
• 3.4 本章小结
• 第四章 视图间对应点的匹配
• 4.1 视图间对应点的粗匹配
• 4.1.1 一维曲率图确立对应点
• 4.1.2 高维曲率图精简对应点
• 4.2 视图间对应点的精匹配
• 4.2.1 对应点集的误差评价函数
• 4.2.2 精匹配算法
• 4.3 实验验证
• 4.3.1 视图间对应点的粗匹配过程及结果
• 4.3.2 视图间对应点的精匹配结果
• 4.3.3 对应点匹配算法的时间复杂度
• 4.4 本章小结
• 第五章 三维点云数据的配准
• 5.1 刚性配准的数学解算模型
• 5.1.1 常用的解算模型
• 5.1.2 本文采用的解算模型
• 5.2 三维点云数据的精配准
• 5.2.1 迭代最近点算法及其改进算法
• 5.2.2 算法的实现
• 5.3 实验验证
• 5.3.1 精配准算法的验证
• 5.3.2 实测三维点云的配准
• 5.4 本章小结
• 第六章 全文总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 对于后续工作的建议
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢