| 基于改进SIFT-ICP算法的Kinect植株点云配准方法 |
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| 引用本文： | 沈跃,潘成凯,刘慧,高彬.基于改进SIFT-ICP算法的Kinect植株点云配准方法[J].农业机械学报,2017,48(12):183-189. |
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| 作者姓名： | 沈跃 潘成凯 刘慧 高彬 |
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| 作者单位： | 江苏大学,江苏大学,江苏大学,江苏大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51505195)、江苏省国际科技合作项目（BI2017067）和江苏高校优势学科建设工程项目（PADD） |
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| 摘 要： | 针对传统配准方法准确度低、速度慢的问题,提出了基于改进SIFT-ICP算法的彩色植株点云配准方法。首先采用Kinect获取不同视角下植株彩色图像和深度图像合成原始植株彩色点云,通过预处理提取原始点云植株信息,对植株点云进行尺度不变特征变换(SIFT)的特征点检测,得到点云配准关键点,再对关键点进行自适应法线估计,然后求取关键点的快速点特征直方图(FPFH),通过采样一致性(SAC-IA)初始配准方法改进点云间初始位置关系,最后利用Nanoflann加速最近点迭代(ICP)算法完成精确配准。试验结果表明,改进SIFT-ICP算法可以大幅度提高点云配准的准确性和快速性,其中对应点间平均欧氏距离小于7 mm,配准时间小于30 s。
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| 关 键 词： | 植株 Kinect 三维点云 初始配准 精确配准 |
| 收稿时间： | 2017/4/20 0:00:00 |
Method of Plant Point Cloud Registration Based on Kinect of Improved SIFT-ICP |
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| SHEN Yue,PAN Chengkai,LIU Hui and GAO Bin.Method of Plant Point Cloud Registration Based on Kinect of Improved SIFT-ICP[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2017,48(12):183-189. |
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| Authors: | SHEN Yue PAN Chengkai LIU Hui and GAO Bin |
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| Institution: | Jiangsu University,Jiangsu University,Jiangsu University and Jiangsu University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | plant Kinect 3D point cloud initial registration accurate registration |
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