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- 发布时间
- 2022-10-13 11:11:48
精细配准是一种更深层次的配准方法。经过前一步粗配准,得到了变换估计值。将此值作为初始值,在经过不断收敛与迭代的精细配准后,达到更加准确的效果。以经典的ICP算法为例,该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离,三维重建软件,保证这些点和目标点云的zui近点相互对应,同时构造残差平方和的目标函数。ICP算法能够获得精正确无误的配准结果,对自由形态曲面配准问题具有重要意义。另外还有如SAA(Simulate Anneal Arithmetic,模拟退火)算法、GA(Genetic Algorithm,遗传)算法等也有各自的特点与使用范畴。
三维重建的步骤
(1) 图像获取:在进行图像处理之前,先要用摄像机获取三维物体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对后续的图像处理造成很大的影响。
(2)摄像机标定:通过摄像机标定来建立有效的成像模型,求解出摄像机的内外参数,这样就可以结合图像的匹配结果得到空间中的三维点坐标,从而达到进行三维重建的目的。
(3)特征提取:特征主要包括特征点、特征线和区域。大多数情况下都是以特征点为匹配基元,特征点以何种形式提取与用何种匹配策略紧密联系。因此在进行特征点的提取时需要先确定用哪种匹配方法。
主动式三维重建技术之三角测距法
三角测距法是一种非接触式的测距方法,以三角测量原理为基础。红外设备以一定的角度向物体投射红外线,光遇到物体后发生反射并被CCD(Charge-coupled Device,电荷耦合元件)图像传感器所检测。随着目标物体的移动,此时获取的反射光线也会产生相应的偏移值。根据发射角度、偏移距离、中心矩值和位置关系,便能计算出发射qi到物体之间的距离。三角测距法在测量、地形勘探等领域中应用广泛。