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作者：赵夫群;黄鹤;
单位：西安财经大学信息学院;
摘要：针对目前点云配准算法精度较低、计算复杂度较高的问题,提出一种基于多特征融合的点云配准算法.提取点云的法向角度、点及其邻域点的投影距离、曲率以及欧氏距离方差,通过对其融合来提取待配准点云的特征点.利用基于高斯概率模型的迭代最近点算法对特征点集进行配准,实现噪声点云的精确配准.对Cup、 Bunny公共点云数据以及文物点云数据模型进行配准实验.结果表明,提出的算法相比已有算法的精度提升约20%,耗时降低约25%.
关键词：点云配准;;多特征融合;;法向角度;;曲率;;概率迭代最近点
基金资助：国家自然科学基金项目(62271393);; 陕西省自然科学基础研究计划项目(2021JQ-765);; 西安财经大学青年英才发展支持计划项目;; 西安财经大学2023年度研究生教育教学改革重点项目
