信息技术与软件工程杂志
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抽象的

机器视觉中基于特征的重复几何图形的三维配准

龚远征和埃里克·J·塞贝尔

作为三维 (3D) 机器视觉的重要步骤，3D 配准是将两个或多个从不同角度收集的 3D 点云对齐到一个完整的点云的过程。配准点云最流行的方法是通过迭代最近点（ICP）算法迭代地最小化这些点云之间的差异。然而，ICP 不适用于重复的几何形状。为了解决这个问题，提出了一种基于特征的 3D 配准算法来对齐基于视觉的 3D 重建生成的点云。利用物体的纹理信息和图像特征的鲁棒性，可以检索3D对应关系，从而使两个点云的3D配准解决刚性变换。我们的方法和不同 ICP 算法的比较表明，我们提出的算法对于重复几何配准来说更加准确、高效和鲁棒。此外，该方法还可用于解决基于视觉的3D重建中由于相机基线较小而导致的高深度不确定性问题。