一种基于重叠度分类的月表点云全局配准方法和设备

    公开(公告)号:CN117291960A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311245969.0

    申请日:2023-09-26

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于重叠度分类的月表点云全局配准方法和设备,方法包括如下步骤:获取多个重叠或部分重叠的点云,提取各个点云的边界并计算点云间的重叠度,基于重叠度以及预设的预设阈值将点云分为重叠点云集和孤立点云集;获取月表的参考数字地形模型,通过离散得到参考点云,针对所述重叠点云集和孤立点云集中的各个单景点云进行密度一致处理;针对所述重叠点云集,基于全局广义普式分析和迭代最近点算法与所述参考点云进行迭代配准;针对所述孤立点云集,基于迭代最近点算法与所述参考点云进行配准;完成全局点云配准,得到全局配准后的多视点云。与现有技术相比,本发明能够生成质量更高的融合地形模型。

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