一种基于拓扑结构与多尺度特征的点云配准方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113674332A(43)申请公布日2021.11.19(21)申请号202110954702.3(22)申请日2021.08.19(71)申请人上海应用技术大学地址200235上海市徐汇区漕宝路120-121号(72)发明人董天祯赵岳鹏(74)专利代理机构上海汉声知识产权代理有限公司31236代理人胡晶(51)Int.Cl.G06T7/33(2017.01)G06T7/66(2017.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书4页说明书9页附图4页(54)发明名称一种基于拓扑结构与多尺度特征的点云配准方法(57)摘要本发明公开了一种基于拓扑结构与多尺度特征的点云配准方法，包括如下步骤：S1：获取源点云和目标点云构建多尺度空间。S2：分别对源点云和目标点云所构建的多尺度空间进行点云分割，得到若干小型曲面。S3：基于若干小型曲面计算得到相对应的特征向量。S4：分别对源点云和目标点云内的若干小型曲面进行计算构建有向图。S5：对源点云和目标点云的子结构进行匹配，得到最佳匹配度。本发明引入几何尺度可变性获取两个不同尺度点云的曲面对应，可以获得相应尺度变换。使用模糊匹配度进行局部匹配，然后子结构之间存在的拓扑关系用于全局配准，从而消除错误匹配并获得鲁棒的匹配结果，提高点云匹配精度，能够实现两个点云尺度相差1至5倍时的配准工作。CN113674332ACN113674332A权利要求书1/4页1.一种基于拓扑结构与多尺度特征的点云配准方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取源点云和目标点云，并分别采用M组高斯标准偏差σ和N组高斯标准偏差σ获取尺度特征，同时构建多尺度空间；S2：分别对所述源点云和所述目标点云所构建的多尺度空间进行点云分割，得到若干小型曲面；S3：基于若干所述小型曲面计算得到相对应的特征向量；S4：分别对所述源点云和所述目标点云内的若干所述小型曲面进行计算得到相对应的质心C,并将最接近所述质心C且位于同一所述小型曲面的点云作为特征点，得到顶点，基于所述源点云或所述目标点云内的若干所述小型曲面的相对应的所述顶点构建有向图；S5：对所述源点云和所述目标点云的子结构进行匹配，得到最佳匹配度。2.根据权利要求1所述的基于拓扑结构与多尺度特征的点云配准方法，其特征在于，在所述步骤S1具体包括以下步骤：S11：获取所述源点云和所述目标点云；S12：离散地取M组高斯标准偏差σ对所述源点云中的各云点进行二维各向同性高斯函数卷积，计算公式如下：其中，pi为所述源点云的任意一点云，w为点云pi处邻域内的点云集，pj∈w，d(pi,pj)为点云pi和点云pj之间的距离，g(pj,pi,σ)为点云pj∈w处的高斯核值；得到不同σ值下所对应的各点云的平均曲率，计算公式如下：σK(pi)为尺度在σ值下点云pi处的平均曲率；其中，每个点云pi使用不同尺度σ下得到不同的曲率，作为该点云pi的尺度特征；S13：基于所述步骤S12得到的同一尺度下的各点云pi的平均曲率通过最小二乘拟合得到局部曲面；S14：将不同尺度下的所述局部曲面进行构造得到所述多尺度空间。3.根据权利要求1所述的基于拓扑结构与多尺度特征的点云配准方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括如下步骤：S21：依次选择所述局部曲面内的点云pi并计算邻域内点云点数的平均值，邻域的大小根据点云的分辨率确定，邻域的大小为0.04m。若满足平均值小于1/3均值时，则将选择的点云pi记为边缘点；S22：将未记为边缘点的点云pi中提取平均曲率最小的点云，并作为球体的中心，绘制半径为r的球体，将球体内包含的点云作为集合D；S23：选取球心为pi球体内的点云pj，pj∈(D∩P)，计算球心pi与各点云pj的平均曲率之差的绝对值tj，P为所述局部曲面的点云集合；S24：若点云pj所对应的tj满足tj<t的数量大于3，t是一个阈值，t取0.5。则将绝对值tj<t所对应的点云pj并入当前球心pi所对应的区域ai，并从所述点云集合P中去除当前球心pi和2CN113674332A权利要求书2/4页并入所述区域ai的点云pj；S25：重复所述步骤S22和S24，直至所述点云集合P中只剩下边缘点或突出点，基于各球心pi得到的所述区域ai对所述局部曲面进行划分得到若干所述小型曲面。4.根据权利要求3所述的基于拓扑结构与多尺度特征的点云配准方法，其特征在于，在所述步骤S22中，所述半径r与高斯标准偏差σ相关联，公式为r＝kσ,其中，k为固定值，使得所述半径r对应于几何比例尺特征。5.根据权利要求3所述的基于拓扑结构与多尺度特征的点云配准方法，其特征在于，在所述步骤S24中，所述区域ai为分割得到的若干所述小型曲面，ai∈A,A为所述小型曲面的集合