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- 发布时间
- 2021-07-01 21:10:12
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,北京云建模,该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离,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,3d云建模,遗传)算法等也有各自的特点与使用范畴。
点云数据通常出现在逆向工程中,是由测距设备获取的物体表面的信息集合。其扫描资料以点的形式进行记录,在线三维建模,这些点既可以是三维坐标,也可以是颜色或者光照强度等信息。通常所使用的点云数据一般包括点坐标精度、空间分辨率和表面法向量等内容。点云一般以PCD格式进行保存,这种格式的点云数据可操作性较强,同时能够提高点云配准融合的速度。
半稠密重建:
通常是重建图像纹理或梯度比较明显的区域,这些区域特征比较鲜明。半稠密重建在直接法视觉SLAM里比较常见。重建的三维点云相对稠密,可以满足部分应用需求。
稠密重建:
稠密重建是对整个图像或者图像中的绝大部分像素进行重建。与稀疏、半稠密相比,稠密重建对场景的三维信息理解更quan面,更能符合应用需求。但是,由于要重建的点云数量太多,相对耗时。