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哈尔滨理工大学学士学位论文

基于标志点的三维点云拼接技术

摘要

多视角点云数据拼接是三维形貌测量、三维重构中不可或缺的环节，

本文针对实验室已组建的编码结构光三维测量系统要求的拼接速度快、拼

接准确度高，研究了多视角点云数据的光学拼接方法及其关键技术。

本文在总结分析三维点云拼接技术和算法的国内外现状的基础上，从

理论上分析了基于特征标志点的拼接方法，设计了适用于拼接方法的特征

标志点图像处理方案，并且编写程序实现标志点二维坐标的提取；再分别

从视觉效果和量化效果比较三点法和SVD。具体研究内容包括：

1.首先介绍了标志点的选择和匹配。本文说明了标志点的选择、灰化、

平滑、阈值分割、边缘的检测与追踪、圆心定位等方法。并编写程序对标

志点的二维坐标进行确定，得到标志点的二维坐标。

2.介绍了拼接原理和两种快速拼接算法的基本原理。并从理论上分析

了三点法、SVD法两种基于标志点的拼接方法的准确度和速度。通过编程

实现算法的计算过程，评价了上述拼接方法的优缺点和精度。

3.介绍了拼接系统的主要结构和拼接实验。拼接系统的主要结构分为

硬件结构和软件结构，并说了各部分的作用；重点分析了拼接实验的过程，

通过视觉效果和量化效果两方面的实验结果比较三点法和SVD法，以标

志点重合度量化评价了拼接准确度。

关键词视觉测量；拼接；SVD；标志点定位

-I-

哈尔滨理工大学学士学位论文

Marker-basedThree-dimensionalCloud

RegistrationTechniques

Abstract

Multiple-viewsregistrationpointclouddataisoneoftheindispensible

partsof3Dtopographymeasurementand3Dreconstruction.Sointhispaper,

accordingtothecharacteristicsofencodedstructured-lightof3Dmeasurement

systemsetupinthelabwhichisnotedforhighaccuracy,fastregistrationspeed,

applyingforintegralmeasurementofindustrialcomponent,itresearcheson

opticalregistrationmethodofpointclouddataandkeytechnology.

Baseonsummarizingdomesticandoverseasstatusoftechnologyof

obtainingpointclouddata,registeringpointclouddataand3Dreconstruction,it

analysestheregistrationmethodbaseonfeaturemarkedpointintheory,and

designsaplanforfeaturemarkedpointimageprocessing;Andwriteaprogram

toextractthetwo-dimensionalcoordinatesoflandmarks;andthencomparethe

tworegistrationalgorithm.Eventually,SVDalgorithmhasthehighestaccuracy.

Thispaperstudiesthespecificcontentsincludethe