石诚，程筱胜，崔海华，方舟，张逸，胡广露

(南京航空航天大学 机电学院，江苏 南京 210016)

0 引言

近年来，随着航空航天、汽车船舶、机电重工等大型装备制造业蓬勃发展，摄影测量技术因其便携、快速和高精度的优点，正得到越来越多的应用[1]。为将摄影测量应用于大型装备制造装配变形分析，提出一种稀疏标志点数据的特征描述算法，用以匹配变形前后的标志点数据。

目前关于点云数据匹配的研究[2-3]大多针对点云密度较高的数据，一般分为粗配准和精配准[4]，通常采用“先粗后精”的思路。粗配准主要分为基于RANSAC[5]和基于特征的配准方法，其中基于特征匹配的方式，更具有效率和鲁棒性[6]。RUSU R B等提出了视点特征直方图[7](viewpoint feature histogram，VFH)特征量和快速点云直方图[8](fast point feature histograms，FPFH)特征量作为描述子；刘剑等[9]将三角剖分与FPFH特征描述相结合，黄源等[10]利用局部几何特征作为描述子，进行数据的匹配。这些描述特征点的思路被借鉴，用以解决稀疏标志点数据的匹配问题，翁金平等[11]使用能量法描述稀疏标志点，实现了标志点的特征匹配，但能量法局限于标志点数据不发生形变的情况，适用性不够广泛。

本文受点特征直方图[12](point feature histograms，PFH)描述算法启发，利用稀疏标志点数据邻域的拓扑信息，进行稀疏标志点数据的匹配。

1 特征描述算法

假设摄影测量在初始状态获取的标志点数据集合为点集P，产生局部形变后获取的数据集合为点集Q。P和Q在不同测量坐标系下且包含未发生形变的点对，稀疏标志点的描述算法根据点邻域的拓扑信息，对P和Q中每个点做唯一描述，描述结果称为描述子。……