Журнал основ возобновляемой энергии и приложений
Открытый доступ

Абстрактный

Трехмерная регистрация на основе признаков для повторяющейся геометрии в машинном зрении

Юаньчжэн Гун и Эрик Джей Сейбел

Как важный шаг в трехмерном (3D) машинном зрении, 3D-регистрация представляет собой процесс выравнивания двух или нескольких 3D-облаков точек, которые собираются с разных точек зрения вместе в одно целое. Наиболее популярным подходом к регистрации облаков точек является минимизация разницы между этими облаками точек итеративно с помощью алгоритма итеративной ближайшей точки (ICP). Однако ICP не очень хорошо работает для повторяющихся геометрий. Для решения этой проблемы предлагается алгоритм 3D-регистрации на основе признаков для выравнивания облаков точек, которые генерируются с помощью 3D-реконструкции на основе зрения. Используя информацию о текстуре объекта и надежность характеристик изображения, можно получить 3D-соответствия, так что 3D-регистрация двух облаков точек заключается в решении жесткого преобразования. Сравнение нашего метода и различных алгоритмов ICP показывает, что наш предлагаемый алгоритм является более точным, эффективным и надежным для регистрации повторяющейся геометрии. Более того, этот метод также можно использовать для решения проблемы высокой неопределенности глубины, вызванной малой базовой линией камеры при 3D-реконструкции на основе зрения.