赵夫群，周明全

(1. 咸阳师范学院教育科学学院，陕西 咸阳 712000； 2. 西北大学信息科学与技术学院，陕西 西安 710127； 3. 北京师范大学信息科学与技术学院，北京 100875)

基于二维图像特征的点云配准方法

赵夫群1,2，周明全2,3

(1. 咸阳师范学院教育科学学院，陕西 咸阳 712000； 2. 西北大学信息科学与技术学院，陕西 西安 710127； 3. 北京师范大学信息科学与技术学院，北京 100875)

为了提高低覆盖率点云的配准精度和收敛速度，提出了一种基于二维图像特征的点云配准方法。首先采用基于区域层次的点云配准算法实现粗配准；然后将三维点云转换成二维图像，再采用SURF算法提取二维图像的特征，并求解其匹配像素点对；最后根据二维匹配点获取相应的三维点云相关点，并计算刚体变换，由此实现点云的快速精确配准。试验结果表明，与迭代最近点(ICP)算法相比，该点云配准方法的配准精度和耗时分别提高了约20%和60%，是一种快速、高精度的点云配准算法。

点云配准；图像特征；区域层次；旋转矩阵；迭代最近点

近年来随着三维扫描技术的迅速发展，各种各样的三维点云数据采集设备应运而生。三维扫描仪一次扫描只能获取物体表面的部分点云信息，要想获取其全局信息，需要进行多次扫描，再通过点云配准技术来实现。点云配准是三维建模的关键技术之一，其主要目的是求解不同设备或角度采集到的两个点云的最优空间变换，使其能够达到最佳配准。目前，点云配准已经在三维重建[1-2]、地面场景配准[3]、目标识别[4-5]以及颅面复原[6]等领域得到了广泛的应用。……