基于邻域曲率的低特征辨识度点云配准方法x

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摘 要： 在对特征辨识度低的点云进行配准的过程中，传统的基于局部特征提取和匹配的方法通常精度不高，而基于全局特征匹配的方法精度和效率也难以保证。针对这一问题，提出一种改进的局部特征配准方法。在初步配准阶段，设计了一种基于法向量投影协方差分析的关键点提取方法，结合快速特征直方图（FPFH）对关键点进行特征描述，定义多重匹配条件对特征点进行筛选，最后将对应点的最近距离之和作为优化目标进行粗匹配；在精配准阶段，采用以点到平面的最小距离作为迭代优化对象的改进迭代最近点（ICP）算法进行精确配准。（剩余11100字）

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