精细配准是一种更深层次的配准方法。经过---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,达到准确的效果。以---的icp算法为例,该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离,---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,实景三维,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,遗传)算法等也有各自的特点与使用范畴。
阴影恢复形状法
sfs(shape from shading,从阴影恢复形状)法也是一种较为常用的方法。图像的阴影边界包含了图像的轮廓特征信息,因此能够利用不同光照条件下的图像的明暗程度与阴影来计算物体表面的---信息,并以反射光照模型进行三维重建。阴影恢复形状法的应用范围比较广泛,可以恢复除镜面外的各种物体的三维模型。缺点体现在过程多为数学计算、重建结果不够精细,另外不能忽视的是,sfs法需要准确的光源参数,包括位置与方向信息。这就导致其无法应用于诸如露天场景等具有复杂光线的情形中。
pcl框架包括很多---的算法和典型的数据结构,如滤波、分割、配准、识别、追zong、可视化、模型拟合、表面重建等诸多功能。在算法方面,pcl是一套包括数据滤波、点云配准、表面生成、图像分割和定位搜索等一系列处理点云数据的算法。例如pcl中实现管道运算的接口流程:
创建处理对象,例如滤波、特征估计、图像分割等;
通过setinputcloud输入初始点云数据,进入处理模块;
设置算法相关参数;
调用不同功能的函数实现运算,并输出结果。
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