基于卷积神经网络结合改进Harris-SIFT的点云配准方法

作者：李昌华; 史浩; 李智杰^*

来源：激光与光电子学进展, 2020, 57(20): 238-247.

• 成像系统
• 三维图像采集
• 点云配准
• Harris-SIFT算法
• 卷积神经网络
• 深度学习

针对传统点云配准方法在处理大型点云模型时存在计算量大、效率低和移动扫描配准实时性较差等问题,提出基于卷积神经网络结合改进Harris-SIFT(Scale Invariant Feature Transform)的点云配准方法。首先改进Harris-SIFT算法,使其可以提取三维空间中点云模型的稳定关键点。进而将关键点的加权邻接矩阵作为卷积神经网络的输入特征图,实现源点云和目标点云关键点的预测匹配。然后基于匹配的关键点,采用迭代最近点(ICP)算法实现点云数据的精配准。相较于传统的点对点配准,所提方法不需要生成对应关系的点描述符,解决全局搜索开销大的问题。实验结果表明,相较于ICP算法,所提方法能够较好地完成即时点云配准,且计算量小,耗时短,效率高。

• 单位
  西安建筑科技大学