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  1. 基于点云数据的三维重建

  2. 文章的第二章,从三维激光扫描数据的特点出发,介绍了数据处理的基本 程,重点介绍了预处理的内容:其一,介绍了使用FARO Laser Scanner 880的 套软件FARO Scene和商业软件Geomagic Studio对点云数据进行去噪的方法 步骤;其二,介绍了多站数据配准的基本理论和几种重要算法,包括:有靶 控制的点云配准方法、ICP算法和四元数法,并归纳了这几种方法的特点。 第三章主要研究了基于塑像三维点云数据进行模型重建的技术。针对塑像 面不规则的特点,对塑像点云的建模选择了逐点插
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-04-13
    • 文件大小:10mb
    • 提供者:opencv2008
  1. ICP算法及其在建筑物扫描点云数据配准中的应用

  2. ICP算法及其在建筑物扫描点云数据配准中的应用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-07-31
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:mshschaos
  1. C++读取点云数据以及坐标配准代码实现

  2. 主要用于读取.pts类型的点云数据,并对多个点云数据进行坐标配准。PS:每个PTS文件的配准参数需要用mathlab做。
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2014-06-18
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:lixinyulz
  1. 车载激光点云数据配准与三维建模研究

  2. 车载激光点云数据配准与三维建模研究
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-02-03
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:xchengbj
  1. 几种ICP算法程序和获取的点云数据,以及配准后的全局图

  2. pcl 1.7.2+vs2013 几种ICP算法程序和获取的点云数据ply,以及配准后的全局图
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2016-12-10
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:qq_36989162
  1. 基于特征匹配和RANSAC的三维点云拼接配准方法,matlab实现

  2. 读研期间做的文献复原,关键点提取、建立特征描述符、匹配特征点、RANSAC去除误匹配、坐标配准全部流程都走了一遍,用bunny数据做的测试,每一步都有画图,结果精度还不错。有没做好的地方欢迎指正。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-04-04
    • 文件大小:772kb
    • 提供者:xxiaotouming
  1. txt点云数据用于配准

  2. 不同角度三维扫描下的凳子的点云数据 用于icp点云数据配准的学习!
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-01-20
    • 文件大小:46mb
    • 提供者:paowaer
  1. 点云配准icp算法及三个实现实例Matlab

  2. Matlab实现的经典icp点云数据配准算法,内含三个实例,二维平面下、三位平面下点云数据配准matlab实现程序
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-05-19
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:j_thame_myhome
  1. 基于pcl中ndt房子配准.zip

  2. 文件为基于pcl中ndt算法的点云数据配准程序。且其中含有两个待配准数据进行实验。配准好pcl环境后可直接使用。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2020-07-03
    • 文件大小:51mb
    • 提供者:liupeng19941216
  1. 利用点云数据配准光学图像的自动鲁棒方法

  2. 利用点云数据配准光学图像的自动鲁棒方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:866kb
    • 提供者:weixin_38668160
  1. 基于曲率图的三维点云数据配准

  2. 以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数,并运用曲率图实现了三维点云数据的配准.对于含有噪声的点云数据,先根据每个点的邻域特性估算其曲率值,然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图.通过在多比例空间下曲率图的特征保持分析,可提取到最能反映该点云数据特征的特征点集.对于两两配准,这些特征点集被用于三维点云数据的粗略配准算法中,该算法利用点云内部空间点相对位置在刚性变换下的不变特性实现了特征点对的匹配,由匹配的特征点对进行坐标变换求解,完成了两三维点云的粗略配准,然后运用迭代最近点算法进行
  3. 所属分类:其它

  1. 基于投影分布熵的地面激光点云自动配准方法

  2. 点云配准是地面三维激光扫描数据处理的重要环节。面向地形起伏较小的场景,提出了一种基于投影分布熵的地面激光点云自动配准方法,利用信息熵对点云投影分布的集中程度进行描述,并寻找点云间的最佳分布进行粗配准,以此作为迭代最邻近点算法的初始值进行精配准。相对于基于特征的自动配准方法,该方法主要关注点云整体分布的一致性。实验表明,该方法具有较高的稳定性和成功率,尤其在点云场景出现较大视角变化或包含较多重复、对称结构时具有良好的配准结果。
  3. 所属分类:其它

  1. 基于分层墨卡托投影的激光雷达点云数据局部特征描述

  2. 为了高效提取激光雷达点云数据的局部几何结构特征,实现三维(3D)目标的配准、检测和识别,提出了一种基于分层墨卡托投影(HMec)的局部点云特征描述子。首先,采用传统方法进行特征提取;然后,利用具有保角特性的墨卡托投影,将3D点云数据的局部邻域点分层投影到多个墨卡托平面上;最后,分别统计各墨卡托平面的分布直方图,得到特征点的局部特征描述子。HMec特征描述子能很好地保留点云的局部几何结构特征,从而提高特征描述子的辨别力。在Bologna和3DMatch数据集上的测试结果表明,相比其他9种局部特征描
  3. 所属分类:其它

  1. 采用点云重心距离进行边界检测的点云数据配准

  2. 针对现有迭代最邻近点(ICP)算法在点云数据配准过程中查找对应最近点速度缓慢、配准效率低的问题,提出一种采用点云重心距离进行边界检测的点云数据配准新算法.该算法首先运用主成分分析法进行点云数据粗配准,获得良好点云姿态;其次,采用点云重心距离特征进行边界检测并提取待配准点云边界;在此基础上,利用K-D树在两点云边界中查找对应最近点对,并通过单位四元数法进行坐标转换,求得平移矩阵及旋转矩阵,从而实现快速、精确的点云数据配准.实验结果表明:与经典ICP算法、现有改进ICP算法相比,本文中点云边界特征点
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:119kb
    • 提供者:weixin_38629274
  1. 一种基于法向量的点云自动配准方法

  2. 针对无任何预知信息下的散乱点云数据配准问题,提出了一种基于点云法向量信息的自动配准算法。根据点云局部法向量的变化提取特征点,通过比较特征点的直方图特征向量获得初始匹配点对;使用随机抽样一致性(RANSAC)算法,根据刚性距离约束条件得到精确匹配点对;利用四元素法计算得到初始配准参数,采用改进的最近点迭代(ICP)算法对点云精确配准。实验结果表明了此方法的有效可行性。
  3. 所属分类:其它

  1. 采空区三维激光扫描点云数据处理方法

  2. 采空区传统监测方法存在观测数据量少、无法或难以监测无人空区、不能定量观测空区垮落等缺点。采空区三维激光扫描仪可以有效、全面地扫描采空区的三维形态,但是由于矿山现场粉尘、水汽及仪器本身等的影响,获取的点云存在着各种噪声,并且由于现场地面可能会发生变形,前后两次扫描的点云并不能够完全重叠,这为点云的后续利用带来很大麻烦。为此,根据采空区点云的实际情况,提出了基于KD Tree的点云去噪方法和基于点云特征的配准方法,实验表明该方法可以有效地去除点云中存在的噪声及对点云进行配准,为后续的点云利用提供了数
  3. 所属分类:其它

  1. 一种基于特征提取的点云自动配准算法

  2. 针对在不同视角下所获得的三维点云数据,提出了一种基于特征提取的点云自动配准算法。算法根据点云在不同半径内的法向量变化度来提取特征点,综合利用点云局部点的三种几何特征搜索匹配点对。通过利用距离约束条件来获取准确匹配点对并计算初始配准参数。精确配准阶段采用改进的迭代最近点(ICP)算法完成二次拼接。实验结果表明,与传统ICP算法相比,该算法在运行时间与精确度上都有着明显的提升。
  3. 所属分类:其它

  1. 一种基于关键点选择的快速点云配准算法

  2. 为了提高三维点云数据配准的效率, 提出一种基于法向量分布特征的关键点初始匹配与迭代最近点(ICP)的精确配准的两步点云配准算法。首先, 定义点云的邻接区域和法向量分布特征计算模型, 提出基于该模型的关键点选择算法; 其次, 为每个关键点建立局部坐标系, 计算关键点的快速点特征直方图, 使用采样一致性配准算法匹配关键点的特征, 去除错误匹配点, 求解出变换矩阵, 完成初始配准; 最后, 使用ICP算法, 对多视点云的初始配准结果进行精确配准。实验结果表明, 在散乱点云数据和自获取的深度点云数据配准
  3. 所属分类:其它

  1. 利用结构特征的点云快速配准算法

  2. 为提高三维激光扫描点云的配准精度以及效率,解决数据点缺失、点云散乱时的配准问题,结合点云的全局和局部结构特征的不变特性,提出基于全局结构特征的初始配准算法和利用局部结构特征的快速精确配准算法。首先,给出全局结构特征的定义,并阐明初始配准方法,证明在点云样本集缺失数据时初始配准算法的有效性;然后,给定一种空间区域的划分方式,并找出划分的空间区域中两个点云的对应点;最后,通过找出的有限个对应点实现点云的精确配准。在仿真和实验数据处理时,该精确配准算法能够有效地完成缺失、散乱点云的精确、快速配准,且在
  3. 所属分类:其它

  1. 基于改进的RANSAC的场景分类点云粗配准算法

  2. 点云配准是基于RGB-D(RGB-depth)传感器的室内场景重建的关键技术之一。针对稀疏建图中关键帧间的点云配准问题,提出一种基于改进的随机采样一致性(RANSAC)的场景分类点云粗配准算法。首先分别利用几何信息与光度信息进行关键点的检测、描述与匹配,然后由场景分类算法判断场景类别,适应性地结合几何匹配与光度匹配,最后提出一种改进的RANSAC算法,通过有偏重的随机采样与自适应的假设评价,对关键帧间的变换矩阵进行估计。采用公开的RGB-D数据集对整体的点云粗配准算法进行实验验证,并与多种算法进
  3. 所属分类:其它

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