Eftersom en 3D-scanner endast fångar en scen av ett 3D-objekt på en gång, är en 3D-registrering för multi-scen den viktigaste frågan för 3D-modellering. Detta dokument presenterar en ny och effektiv 3D-registreringsmetod baserad på 2D lokal funktionsmatchning. Den föreslagna metoden omvandlar punktmolnen till 2D-lagervinkelbilder och använder sedan 2D-funktionen baserad matchningsmetod, SURF, för att hitta matchande pixelpar mellan två bilder. Motsvarande punkter i 3D-punktmoln kan erhållas genom dessa pixelpar. Eftersom motsvarande par sorteras efter deras avstånd mellan matchande funktioner, används endast den övre halvan av motsvarande par för att hitta den optimala rotationsmatrisen med minsta kvadrat approximation. I detta dokument, den optimala rotationsmatrisen härleds med ortogonala Procrustes metod (SVD-baserad metod). Därför kan 3D-modellen av ett objekt rekonstrueras genom att anpassa dessa punktmoln till den optimala omvandlingsmatrisen. Experimentella resultat visar att noggrannheten hos den föreslagna metoden ligger nära ICP, men beräkningskostnaden minskas avsevärt. Prestandan är sex gånger snabbare än den generaliserade ICP-algoritmen. Dessutom, medan ICP kräver hög justering likhet av två scener, den föreslagna metoden är robust till en större skillnad i tittarvinkel.
På grov registrering baserad på tvådimensionella funktioner, Lin et al. I REF föreslogs en effektiv tredimensionell registreringsmetod baserad på en tvådimensionell lokal funktionsmatchning, vilket visar att metoden är robust för en större skillnad i siktvinkel.
A novel point cloud registration using 2D image features
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}