基于图匹配与旋转不变特征的点云两两配准
计算机视觉与模式识别
2022-02-16 v1
摘要
配准是点云处理中一项基础但关键的任务，通常依赖于从两个点云中寻找元素对应关系。然而，可靠对应关系的寻找依赖于建立鲁棒且具判别力的元素描述以及对应元素的正确匹配。在本文中，我们提出了一种由粗到精的配准策略，该策略利用旋转不变特征与一种新的加权图匹配方法迭代地寻找对应关系。在图匹配方法中，节点与边在欧氏空间和特征空间中的相似性被公式化以构造优化函数。所提策略使用两个基准数据集进行了评估，并与几种最先进（SOTA）方法进行了比较。实验结果表明，我们提出的方法能够实现精细配准，旋转误差小于0.2度，平移误差小于0.1米。
引用
@article{arxiv.2105.02151,
title = {Pairwise Point Cloud Registration using Graph Matching and Rotation-invariant Features},
author = {Rong Huang and Wei Yao and Yusheng Xu and Zhen Ye and Uwe Stilla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.02151},
year = {2022}
}