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摘要
激光扫描仪可以准确高效完成建筑物内部的三维重建，通过每站数据配准即可得到完整的三维信息。为解决点云配准数据量大、重合率低时难以配准的问题，提出了一种基于曲率阈值的点云配准方法。利用点云的法向量求出该点的曲率，通过设定合适的曲率阈值，对点云完成精简，并将此作为输入点云的特征点集。采用基于概率分布的点云配准算法进行粗配准，从而快速高效完成点云初步配准，然后以KD-Tree加速的迭代最近点算法进行精配准。与经典SACIC等算法进行了对比，实验结果表明，所提方法将配准精确度提高了35%以上，配准时间提高了30%以上，重建效率提高了30%以上。
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