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基于局部几何特征的稠密点云配准方法
摘要：稠密点云配准是点云处理中的重要问题之一。本文提出了一种基于局部几何特征的稠密点云配准方法。该方法利用特征描述符和一种迭代最近点算法，通过寻找稠密点云中的相似局部特征，实现点云的准确配准。实验结果表明，该方法能够有效地实现稠密点云的配准，具有较高的精度和鲁棒性。
关键词：稠密点云配准、局部几何特征、特征描述符、迭代最近点算法
一、引言
随着多源数据的广泛应用和三维建模技术的不断发展，点云处理技术越来越受到研究者们的关注。其中，点云配准是点云处理中的一个重要研究问题，主要用于将不同坐标系或不同采集位置下的两个或多个点云进行匹配，使它们在同一坐标系下对齐，从而实现基于多源点云数据的三维建模、目标识别及建筑物变形监测等应用。
在点云配准中，稠密点云配准是一类比较难以处理的问题。传统的基于特征点的配准方法在稠密点云配准中往往效果不佳，因为稠密点云中的局部几何形状变化多样，特征点在识别和匹配方面存在困难。因此，寻找一种更加有效、准确的稠密点云配准方法便成为了亟待解决的问题。
二、相关工作
在现有的稠密点云配准方法中，深度学习技术通常用于提取全局特征或局部特征描述符，在处理稠密点云时效果较好。其中，PointNet和PointNet++等全局特征提取技术在点云配准中被广泛应用。但是，由于全局特征描述点云信息的整体性，无法精确反映点云的局部几何特征，因此不适用于处理稠密点云的配准问题。
相比之下，基于局部几何特征的配准方法在点云稠密性较高的情况下通常表现更好。局部几何特征即点云数据在相应区域内所呈现的几何特征，如表面法线、曲率、法向分布、深度等。当前，针对基于局部几何特征的点云配准问题，提出了许多有效的解决方法，例如基于法向分布变换的方法、基于变形图的方法、基于形态学特征的方法等。
三、本文方法
本文提出了一种基于局部几何特征的稠密点云配准方法。该方法主要有以下三个步骤：特征描述符提取、相似局部特征匹配、迭代最近点算法配准。
首先，在稠密点云中选择固定大小的局部区域，计算该区域的法向分布和曲率等几何特征，并将这些几何特征组合成一个局部特征描述符。在这个过程中，我们使用了RANSAC算法来排除噪声点和异常值，以提高特征描述符的准确性。
然后，利用标准SIFT算法对局部特征描述符进行特征匹配。在匹配过程中，我们使用了一种基于相似度矩阵的方法，将匹配结果进行粗略筛选，并利用一种基于最大欧氏距离的方法来消除错误匹配。
接着，采用迭代最近点算法来实现点云的配准。迭代最近点算法是一种基于ICP算法改进的算法，它通过不断迭代计算两个点云之间的最近点对，最终达到点云的准确配准效果。在该过程中，我们使用了一种优化方法来减少计算量，并采用了多源数据匹配方法来提高配准精度。
四、实验结果
本文所提出的配准方法进行了实验，对比了基于特征点的方法和基于全局特征的方法。实验结果表明，本文所提出的方法在精度和鲁棒性上均明显优于这两种方法。在稠密点云配准问题中，本文所提出的方法能够快速、准确地实现点云的配准，适用于多种点云场景，如室内场景、工业场景等。
五、结论
本文提出了一种基于局部几何特征的稠密点云配准方法，该方法通过寻找稠密点云中的相似局部特征，实现了点云的准确配准。实验结果表明，该方法具有较高的精度和鲁棒性，可以有效地解决多源数据点云配准问题。本文的研究对于实现点云的自动化处理和三维建模具有一定的意义和价值。