基于改进SIFTICP算法的Kinect植株点云配准方法-农业机械学报.PDFVIP

２０１７年 １２月 农 业 机 械 学 报 第 ４８卷 第 １２期 ｄｏｉ：１０．６０４１／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００１２９８．２０１７．１２．０２１ 基于改进ＳＩＦＴ ＩＣＰ算法的Ｋｉｎｅｃｔ植株点云配准方法 沈　跃　潘成凯　刘　慧　高　彬 （江苏大学电气信息工程学院，镇江 ２１２０１３） 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７ｍｍ，配准时间小于３０ｓ。 关键词：植株；Ｋｉｎｅｃｔ；三维点云；初始配准；精确配准 中图分类号：ＴＰ３９１；Ｓ２４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００１２９８（２０１７）１２０１８３０７ ＭｅｔｈｏｄｏｆＰｌａｎｔＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎ ＫｉｎｅｃｔｏｆＩｍｐｒｏｖｅｄＳＩＦＴ ＩＣＰ ＳＨＥＮＹｕｅ　ＰＡＮＣｈｅｎｇｋａｉ　ＬＩＵＨｕｉ　ＧＡＯＢｉｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ２１２０１３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅｌｏｗａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｌｏｗｓｐｅｅｄｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄＳＩＦＴ ＩＣＰｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｃｏｌｏｒｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｏｆｐｌａｎｔｗａｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．Ｏｒｉｇｉｎａｌｃｏｌｏｒ ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｏｆｐｌａｎｔｗａｓｍｅｒｇｅｄｂｙｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｓａｎｄｄｅｐｔｈｉｍａｇｅｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙＫｉｎｅｃｔｆｒｏｍｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｔｏｅｘｔｒａｃｔｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｏｆｐｌａｎｔｆｒｏｍｏｒｉｇｉｎａｌｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄｓ，ｉｎｗｈｉｃｈｌｏｔｓｏｆｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｏｆｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄｎｏｉｓｅｗｅｒｅｉｎｖｏｌｖｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｂｙｍａｋｉｎｇｕｓｅｏｆ ｄｅｐｔｈｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｂｏｕｎｄａｒｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｌａｎｔｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓ，ｔｈｅｋｅｙｐｏｉｎｔｓｗｅｒｅｄｅｔｅｃｔｅｄｂｙｍｅａｎｓ ｏｆＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｉｒｄｌｙ，ｎｏｒｍａｌｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｗａｓｅｘｅｃｕｔｅｄｏｎｔｈｅ ｋｅｙｐｏｉｎｔｓｃｏｍｐｕｔｅｄｐｒｅｖｉｏｕｓｌｙ，ｗｈｉｃｈｗａｓｒｅｖｉｓｅｄｂｙａｄａｐｔｉｎｇｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｔｏａｃｃｅｌｅｒａｔｅｔｈｅｎｏｒｍａｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ．Ｔｈｅｎｏｒｍａｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｗａｓｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂｙｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｐｏｉｎｔｓ．Ｆｏｒｔｈｅ ｓｐａｒｓｅｐａｒｔｏｆｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ，ｔｈｅｖａｌｕｅｏｆａｄｊａｃｅｎｔｐｏｉｎｔｗａｓｒｅｄｕｃｅｄ，ｏｎｔｈｅｃｏｎｔｒａｒｙ，ｉｔｗａｓｉｎｃｒｅａｓｅｄｉｎ ｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｎｏｒｍａｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅＦＰＦＨ（