刘 荧，李垚辰，刘跃虎，付靖文，马 飞

基于相关熵的多视角彩色点云配准

刘 荧1，李垚辰1，刘跃虎2，付靖文3，马 飞1

(1. 西安交通大学软件学院，陕西 西安 710049； 2.西安交通大学人工智能与机器人研究所，陕西 西安 710049； 3. 西安交通大学计算机科学与技术系，陕西 西安 710049)

针对双视角彩色点云配准问题，提出了基于相关熵的彩色点云配准算法，以增强传统配准方法的鲁棒性、提高配准精度。该算法在迭代最近点算法的基础上，利用HSV颜色空间的色调，结合传统三维空间坐标构成四维空间辅助配准，同时，引入相关熵以减小离群值和噪声对配准造成的影响，从而达到更精确的配准效果。完成双视角配准后，将该算法所计算的变换结果作为多视角配准的初值，然后通过运动平均算法减小累计误差，完成更加精确的多视角配准。双视角配准的实验结果表明，该算法在精度、鲁棒性方面与同类算法相比，均具有明显优势。此外，在模拟数据实验以及公开数据集上的真实数据的实验表明，该算法的计算结果作为初值与运动平均算法良好结合，能得到可靠的多视角点云配准结果。

相关熵；彩色点云；色调；迭代最近点算法；运动平均算法

与传统图像数据相比，三维彩色点云数据能够更加细致的表征物体的空间位置、颜色信息等。因此，运用点云数据来解决问题已成为计算机领域的热点之一。由于存在遮挡，每次使用设备采集时只能获取物体的部分信息，所以需要多角度采集，并将采集的数据进行配准，才能得到完整的三维点云数据。……