基于特征变换结合KD树改进ICP的快速点云配准方法

作者：唐佳林; 林寿南^*; 周壮; 司炜; 王腾辉; 郑泽鑫

来源：计算机科学, 2023, 50(S2): 260-264.

• 特征变换
• 采样一致性
• 快速点特征直方图
• 迭代最近点

点云配准是三维重建的关键技术。针对迭代最近点（ICP）算法存在收敛速度慢、配准效率低、配准时间长等难题，提出了一种基于特征变换结合KD树改进ICP的快速点云配准方法。首先利用体素网格法进行初步降采样，在其差分高斯模型上获取三维尺度不变特征变换（SIFT）关键点；其次建立快速点特征直方图（FPFH）；然后使用采样一致性初始配准（SAC-IA）算法，实现粗配准；最后根据得到的初始变换矩阵使用KD树改进的ICP算法，实现精配准。在斯坦福大学公开数据集上进行配准实验，结果表明，与ICP算法相比，所提改进算法具有较高的配准精确度和时间效率，且可为精确配准选择较优的初始位姿。文中在一定程度上避免了点云配准时存在的局部最优现象，为后续目标识别匹配和三维重建提供了一种高效的方法。

• 单位
  北京理工大学珠海学院