基于ASIFT图像特征的大视角点云配准方法.docx

基于ASIFT图像特征的大视角点云配准方法
基于ASIFT图像特征的大视角点云配准方法
摘要：
点云配准一直是三维重建和多视图几何处理中一个重要的问题，尤其在大视角场景下，准确的点云配准对于点云重建和三维重建精度的提升至关重要。本文提出了一种基于ASIFT图像特征的大视角点云配准方法。该方法通过ASIFT算法得到的稀疏特征点来建立初步的点云对应关系，然后利用SIFT特征描述子计算完整的特征匹配。接着，我们使用RANSAC算法剔除错误匹配，并利用ICP算法进行点云配准优化。实验结果表明，该方法能够在大视角场景下实现较高的点云配准精度。
关键词：点云配准、大视角、ASIFT、SIFT、RANSAC、ICP
1.引言
点云配准是指将多个视角的点云数据融合到一个全局坐标系中，以实现点云的对齐和重建。在大视角场景下，点云配准更为困难，因为在这种情况下，观测角度差异较大，物体表面纹理随着视角的变化而变化，导致点云特征匹配困难。因此，需要一种鲁棒性强、能够处理大视角场景的点云配准方法。
2.相关工作
在过去的几十年中，许多点云配准方法已经被提出。其中，基于特征的方法是最常用的方法之一。该方法通过提取点云的局部特征，然后将这些特征进行匹配从而进行点云配准。在大视角场景下，由于观测角度的差异，传统的特征点匹配方法难以应对。因此，我们引入了ASIFT图像特征来解决这个问题。
3.ASIFT图像特征
ASIFT图像特征是一种基于SIFT算法的扩展算法。SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)是一种对尺度和旋转不变的局部特征提取算法，它能够提取到图像中的稳定特征点。ASIFT通过扩展SIFT算法，将其应用于多视图的图像配准。由于ASIFT考虑了不同视角下的特征变化，它能够在大视角场景下提取到更准确的特征点。
4.大视角点云配准方法
本文提出的大视角点云配准方法主要分为以下几个步骤：
（1）利用ASIFT算法提取稀疏特征点。通过输入多个视角的图像，利用ASIFT算法计算出每个图像中的稀疏特征点。这些特征点可以被用作点云的初步对应关系。
（2）利用SIFT描述子进行特征匹配。将每个稀疏特征点的SIFT描述子计算出来，并进行特征匹配，得到特征点的完整对应关系。
（3）使用RANSAC算法剔除错误匹配。由于特征匹配可能存在错误匹配，我们使用RANSAC算法来剔除这些错误匹配。
（4）使用ICP算法进行点云配准优化。通过初步匹配的点对，我们可以使用ICP算法进行点云配准优化，得到更准确的点云配准结果。
5.实验结果与分析
在本文中，我们使用了一组大视角场景的点云数据集进行实验，比较了我们提出的方法与其他几种常用方法的配准精度。实验结果表明，我们提出的方法在大视角场景下具有更高的配准精度，并且能够处理特征变化较大的情况。
6.结论
本文提出了一种基于ASIFT图像特征的大视角点云配准方法。通过利用ASIFT算法提取稀疏特征点，并结合SIFT描述子、RANSAC算法和ICP算法，我们能够实现在大视角场景下的高精度点云配准。实验结果表明，提出的方法在大视角场景下具有较高的配准精度，可以用于点云重建和三维重建中。
参考文献：
[1]MorelJM,YuG.ASIFT:Anewframeworkforfullyaffineinvariantimagecomparison[C]//ProceedingsoftheIEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2009:2364-2371.
[2]SzeliskiR.Computervision:algorithmsandapplications[M].SpringerScience&BusinessMedia,2010.
[3]BeslPJ,McKayND.Amethodforregistrationof3-Dshapes[J].IEEETransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,1992,14(2):239-256.
[4]RusuRB,CousinsS.3Dishere:PointCloudLibrary(PCL)[C]//ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation,2011:1-4.
[5]ZhangG,ZhangL,etal.Large-ScaleandHigh-Speed3DReconstructioninUnderwaterStructure[J].JournalofOceanUniversityofChina,2018,17(5):1095-