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作者：朱振宇;丁海勇;刘春雷;
单位：南京信息工程大学遥感与测绘工程学院;南京龙测测绘技术有限公司;
摘要：针对点云配准过程中产生的误匹配、配准精度不高、效率低等问题，提出一种基于局部曲率与距离特征的点云配准算法。该方法采用点云数据的局部曲率信息，配合邻近点到中心点的加权距离进行关键点提取，利用K-4PCS算法进行点云粗配准，使用线性最小二乘优化的点到面的ICP算法完成精配准。利用多组点云数据对所提算法进行了配准测试。结果表明，所提出的关键点提取算法相较于ISS算法、SIFT算法提高了关键点特征性，为后续的配准操作提供更好的基础。在后续配准中，相同条件下所提出的方法相较于其他算法在粗配准中的效率与精度提升了约56%与57%,在精配准中效率提升了约60%。所提出的算法可以为点云配准时效率与精度无法兼得的情况提供参考。
关键词：点云配准;;关键点提取;;K-4PCS算法;;ICP配准
