作者：王鹏,朱睿哲,孙长库 单位：中国科学院上海光学精密机械研究所 出版：《激光与光电子学进展》2020年第04期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJGDJ2020040340 DOC编号：DOCJGDJ2020040349 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 点云配准是基于RGB-D(RGB-depth)传感器的室内场景重建的关键技术之一。针对稀疏建图中关键帧间的点云配准问题，提出一种基于改进的随机采样一致性(RANSAC)的场景分类点云粗配准算法。首先分别利用几何信息与光度信息进行关键点的检测、描述与匹配，然后由场景分类算法判断场景类别，适应性地结合几何匹配与光度匹配，最后提出一种改进的RANSAC算法，通过有偏重的随机采样与自适应的假设评价，对关键帧间的变换矩阵进行估计。采用公开的RGB-D数据集对整体的点云粗配准算法进行实验验证，并与多种算法进行比较。实验结果表明，该点云粗配准算法能够实现稳健有效的变换矩阵估计，有助于后续的精配准与整体的室内场景重建。

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