摘要：为了提高零件在扫描检测过程中点云与设计模型的配准精度,提出了一种基于＂一面两孔＂特征的点云配准方法.该方法粗配准以零件的平面/圆柱孔特征为对象,使设计模型和点云的局部坐标系重合,并通过改进ICP算法求解点云与设计模型最近点的距离最小平方和实现精配准.由于配准区域和最近点的计算方法不同,精配准进一步分为全域和特征域配准两种类型.全域精配准以距点云最近的设计模型三角网格点或投影点为最近点,适合于毛坯件;特征域精配准则通过求解点云在平面/圆柱孔特征上的投影点为最近点,适合于成品件.试验及计算结果表明：全域配准的配准精度随表面离散点距离的减小而提高,当离散点距离达到1.50 mm时,其配准精度已经达到0.15 mm,基本满足工程应用要求.当配准精度相同时,配准效率较其它方法提高10%～20%。

摘要：提出一种新颖的变分耦合模型,同时实现配准与分割.模型中使用耦合函数将非刚性配准信息与基于区域信息的曲线演化理论结合在一起,构造总能量函数,通过求解该能量函数的极值达到配准-分割的目的.该方法可以分割多模态医学图像,即使在两图间的强度信息区别较大时,也可以得到较好的分割结果.实验结果表明该方法具有较好的鲁棒性.

摘要：为有效地解决多视角深度图配准问题,提出一种新的配准算法.首先给出一种深度图数据图像化方法,根据深度图包含的像素信息和网格顶点处的曲率值创建特征图像;然后通过对特征图像进行SIFT特征检测与匹配来获得特征点与匹配关系,从而得到原始深度图上的特征点与匹配关系;最后采用投票和预配准方法去除误匹配,实现递增式多视角深度图配准.模拟噪声实验和多个实际测量深度图的配准实验结果验证了该算法的鲁棒性和有效性.

摘要：针对损伤零部件点云模型与原始模型利用传统迭代最近点算法配准出现较大误差的问题,提出一种基于该算法的改进算法,以实现两模型间对应点的准确获取,从而实现损伤零部件点云与原始模型的准确配准。考虑到损伤零部件表面尺寸和形貌发生变化,该算法将对应点曲率约束与对应点间的距离约束结合,并设定曲率和距离阈值实现损伤点云的自动剔除,保证了配准点云对应点的准确性及配准的快速性。最后,运用MATLAB实现了算法编写,并通过损伤模具的配准验证了该算法的有效性。

摘要：基于车载Lidar技术相关的硬件和算法的快速发展,具备发展成快速车载轨道测量技术手段的潜力,从而替代传统的地面人工轨道测量手段。针对其中根据钢轨点云获取轨道轨距、钢轨位置等参数的问题,定义了可变轨距轨道模型,并在此实现可变轨距轨道模型与钢轨点云的配准方法。新算法在配准迭代过程根据钢轨点云到轨道工作边的距离来动态调整模型轨距,从而在轨道配准精度和轨距测量精度两项关键指标获得了同步提高。通过模拟数分析存在不同轨距偏差、超高等情况下算法性能,并和单钢轨轨道模型和固定轨距轨道模型的配准结果进行比较。最后通过一段干线铁路的实测点云进行测试,试验结果表明单钢轨轨道模型配准后左右钢轨的平行性得不到保证;在直线段与固定轨距轨道模型配准精度和轨距测量精度基本相当,配准精度为0.16 mm;在曲线段可变轨距轨道模型配准精度和轨距测量精度不受轨距变化的影响,显著优于固定轨距轨道模型的结果,精度高88.7%。

摘要：针对无任何预知信息下的扫描点云数据配准问题,通过引入新的匹配点对度量准则和改进最近点迭代算法,提出一种扫描点云数据的自动配准方法.该方法分为初始配准和精细配准2个阶段.初始配准阶段中,在考虑孤立点的曲率相似度的基础上,通过引入一种新的点的邻域曲率相似度度量准则,构造出一个有效的一一对应的初始匹配点对数组;然后根据刚体变换的特点和不变量引入距离约束和超线段约束,对初始匹配点对进行过滤;最后利用最终得到的匹配点对的几何信息计算初始配准参数.在精细配准阶段,构造了参与最近点迭代算法的有效初始点集,并改进了最近点的计算过程.数值实例结果表明,文中方法初始配准效果良好,二次配准效果更加准确,达到了不同视角扫描点云数据配准的要求.

摘要：在热像仪与3D激光雷达组合感知系统上,对基于特征点的配准问题进行了研究。结合热像仪与3D激光雷达的工作特性,设计制作了温控镂空发热网配准靶,可同时为热像仪与3D激光雷达提供特征点。红外图像特征点使用Harris角点探测器进行采集;为减小混合像素和激光点稀疏的影响,对配准靶平面进行了拟合并对点云进行了配准平面符合度检查,确定了深度图边缘;使用计算角点附近深度边缘均值的方法提取深度特征点坐标,并对坐标进行了修正;最后使用NMSM-EM优化方法对配准结果进行了优化。基于以上研究成果,使组合感知系统能够在微光条件下完成对移动机器人行驶环境的感知。

摘要：提出了一种点线特征约束的机载激光雷达(LiDAR)点云与航空影像自动配准方法.将LiDAR点云内插生成强度图和数字表面模型(DSM),利用航空影像和强度图自动匹配得到点特征;基于现有方法从点云和影像中提取直线段特征,并依据随机采样一致性原理精化影像同名直线段匹配结果.以反投影距离为测度交会得到摄影测量直线特征,在物方空间内根据方向、长度比和距离测度实现点云影像同名直线特征匹配.最后进行点线特征约束下的航空影像联合区域网平差,解算影像内外方位元素,并采用迭代循环策略逐步精化配准结果.实验结果表明:提出的方法精度优于0.5倍的点云平均点间距,实现了城区LiDAR点云与航空影像的高精度自动配准,其结果可以满足点云影像融合相关应用的要求.

摘要：提出一种以物体表面上不附加任何几何和拓扑信息的散乱点集为处理对象,自动进行点云数据配准的算法·该算法针对待配准的2组点云数据,根据测点及其邻域点估算每个点的曲面法矢,并对法矢方向进行调整,使其指向曲面的同一侧;然后计算各个测点的曲率·根据每个测点的曲率来识别出2组点云数据中可以匹配的点对集合,计算将每一个点对的法矢方向映射为一致的三维空间变换,采用几何哈希方法找出使得最多数量的点对法矢一致的变换,运用该变换将散乱点云作初次配准·以初次配准后的结果作为新的初始位置,将匹配点对集合中的所有点对采用最近点迭代法进行二次配准,从而实现了2组散乱数据的精确配准·应用实例表明,该算法效果良好·

摘要：分析了遥感卫星多镜头多光谱相机中影响光学配准的主要因素,进行了配准误差的分配与设计,并针对配准中的两个关键因素——焦距一致性和结构稳定性进行了分析,采用像高测量法调整焦距的一致性,通过增加系统刚度、改进系统的连接方式以及采取热控措施等解决结构稳定性问题.试验表明:所采取的措施有效地保证了多镜头相机的光学配准,确保了遥感相机的实际应用.