一种改进判别优化用于三维刚体点云配准
计算机视觉与模式识别
2021-04-20 v1
摘要
判别优化（DO）算法已被证明在三维点云配准中非常成功。在原始 DO 中，两个点云的特征（描述子）被定义为一个直方图，其直方图元素表示场景点在某一模型点的“前”或“后”侧面的权重。在本文中，我们将指示侧面的直方图从“前后”扩展为“前后”、“上下”和“顺时针-逆时针”。此外，我们根据模型点的分布对扩展直方图重新加权。我们在 Stanford Bunny 和 Oxford SensatUrban 数据集上评估了所提出的改进 DO，并与六种经典的 SOTA 点云配准算法进行比较。实验结果表明，我们的算法在点配准精度和均方根误差方面取得了可比的性能。
引用
@article{arxiv.2104.08854,
title = {An Improved Discriminative Optimization for 3D Rigid Point Cloud Registration},
author = {Jia Wang and Ping Wang and Biao Li and Ruigang Fu and Junzheng Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08854},
year = {2021}
}