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2020, 12(2): 133-139. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2020.02.21

基于SIFT-SRBICP算法特征点云提取与配准研究

上海工程技术大学航空运输学院,上海 201620

网络出版日期: 2020-04-01

作者简介: 李陆君(1993-), 男, 汉族, 硕士研究生在读, 主要研究方向:SLAM定位与导航技术研究; 党淑雯(1980-), 女, 汉族, 博士, 副教授, 主要研究方向:导航制导、智能传感器及信号处理

Research on Feature Point Cloud Extraction and Registration Based on SIFT-SRBICP Algorithm

School of Air Transport, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China

Available Online: 2020-04-01

引用本文: 李陆君, 党淑雯, 王庆渠. 基于SIFT-SRBICP算法特征点云提取与配准研究[J]. 土木建筑工程信息技术, 2020, 12(2): 133-139. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2020.02.21

Citation: Li Lujun, Dang Shuwen, Wang Qingqu. Research on Feature Point Cloud Extraction and Registration Based on SIFT-SRBICP Algorithm[J]. Journal of Information Technologyin Civil Engineering and Architecture, 2020, 12(2): 133-139. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2020.02.21

摘要:针对图像特征点提取效率低和稳定性差,点云集在实际情况下由于尺度变换引起的匹配不准确和旋转角变化过大引起的配准效果不佳的问题。本文对SIFT、SURF及ORB三种算法进行对比分析,验证了SIFT算法在解决图像特征点提取问题上优于其它两种算法。本文采用SIFT算法进行特征点提取,并提出基于改进型的SRBICP算法对点云进行配准,该方法不仅增加了初始信息素的随机性和考虑了尺度矩阵的边界,并加入了旋转角约束矩阵、动态迭代系数以及退火系数等因素对点云配准模型进行构建。最后采用基于开源GNU/Linux系统所搭载的的Ubuntu操作系统,在Ubuntu系统平台上进行仿真实验,实验结果表明,改进后的算法比传统ICP算法配准精度提高了约50%,同时配准速度提高了约40%。

关键词: SRBICP算法, 点云配准, 特征点提取, SIFT算法, ICP算法
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基于SIFT-SRBICP算法特征点云提取与配准研究

李陆君, 党淑雯, 王庆渠

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