基于凸包不变性的点云配准方法

摘要

本发明属于计算机视觉领域，鉴于传统的点云配准算法计算复杂度高，且对点云的初始位姿具有较强的依赖性，提出一种基于凸包不变性的点云配准方法。配准过程为：提取待配准的两个点云对应的三维凸包，将凸包表面分解为有限数量的有向三角形；根据三角形在允许误差范围内的全等判决条件，选取三角形的四个特征点，进行三角形变换关系的估计；利用参数优化算法，求解匹配参数，重复计算所有匹配关系对应的两个点云的相似性测度，最大相似性测度对应的变换参数即为最优刚性变换参数。本发明实现了多视点云的全局优化配准，并具备运算效率高、配准精度高、初始位姿适应性强的特点，可应用于物体跟踪、三维模型拼接及三维重建等领域。