针对工业生产中大尺寸薄壁工件的高精度加工需求,利用点云配准技术解决弱刚度及缺少定位信息等实际问题,对工件位姿进行迭代调整。最近点迭代(ICP)算法对于平坦曲面和有限点数据的精度不高,结合ICP算法和曲
ICP算法在3D点云配准中的应用研究
针对兵马俑破碎俑片虚拟复原过程中拼接效率低的问题,提出了一种新型的基于曲率的散乱点云数据自动配准算法。该算法利用MLS表面计算出两组点云中每个点的曲率,提取局部曲率变化最大的特征点,并计算曲率的Hau
迭代最近点(ICP)算法由于其配准精度很高,通常运用于点云的精配准,但其配准精度和迭代收敛性取决于待配准点云的初始位置。提出一种将遗传算法和空间分布熵相融合的空间最优变换矩阵求解算法,以一种新的点云空
[原创]自己实现的FPFH算法,效果与PCL中的完全一致。输入量必须包括离散无拓扑的点云矩阵、点云法向量矩阵、关键点在离散点云中的位置向量、邻域参数这么四个,另外两个量可缺省,填入ISS算法(资源已放
MapGIS栅格图配准(遥感影像图配准),不同阶的多项式几何校正变换最少控制点数在理论上为: 一阶多项式几何校正(理论最小值):3个控制点； 二阶多项式几何校正(理论最小值):6个控制点； 三阶多项式
为了能准确快速提取特征和可靠匹配特征点对,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进了Plessey角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度归一化互相关(Normalized
基于SIFT点特征的图像配准matlab程序,其中里面求变换参数矩阵时用到的estimateGeometricTransform函数是MATLAB R2013a才引入的,因此程序必须在MATLAB R
Image registration procedure based on harris corner matching
基于harris角点特征的图像配准程序,关于角点的提取和图像的匹配。
