基于特征匹配的三维点云配准算法
针对当前机器视觉热点研究的配准问题，提出了一种全新的快速点特征直方图(FPFH)特征描述与Delaunay三角剖分相结合的三维点云配准方法。首先采用FPFH综合描述特征信息，通过Delaunay三角网建立特征信息的局部关联性；再根据特征点对的对应关系进行采样一致性初始变换，实现初始配准；最后，根据得到的初值采用迭代最近点法进行精确配准，获得精确转换关系。分别对简单目标物体及复杂目标物体进行配准实验。实验结果表明，将FPFH特征描述与Delaunay三角剖分结合引入传统点云配准，简化了特征提取复杂度，缩小了特征点对匹配的搜索范围，提升了配准精度及速度，实现对目标物体高效配准，对提高机器视觉特征点匹配效率具有一定指导作用。
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