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摘要：本发明涉及一种基于部分质量最优传输理论的不完整点云配准方法，属于图像处理领域。该方法包括步骤：S1：输入两个点云P和Q，进行质量分配之后对齐两个点云的质量重心，得到新的点云X和Y；S2：建立点云配准能量函数，使用部分质量最优传输理论求解点云X和Y之间的最优传输矩阵；S3：根据求得的最优传输计划，使用SVD分解求得两个点云之间的相对变换矩阵TR,t；S4：重复S2至S3，直到两次求得的旋转矩阵的F范数收敛；S5：将最终得到的变换矩阵TR,t应用到点云Q之中，配准点云P和Q。本发明能够克服当前点云配准过程中存在的噪声、异常点、缺失情况下，特别是针对点云中存在大规模异常点和缺失。

主权项：1.一种基于部分质量最优传输理论的不完整点云配准方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：输入两个点云P和Q，进行质量分配之后对齐两个点云的质量重心，得到新的点云X和Y；S2：建立点云配准能量函数，使用部分质量最优传输理论求解点云X和Y之间的最优传输矩阵σ；S3：根据求得的最优传输计划σ，使用SVD分解求得两个点云之间的相对变换矩阵TR,t；S4：重复S2至S3，直到两次求得的旋转矩阵的F范数收敛；S5：将最终得到的变换矩阵TR,t应用到点云Q之中，配准点云P和Q；所述步骤S2中，将最优传输理论，使用RG散度函数来对质量守恒法则松弛，沿用传输代价的概念来建模两个点云的配准，传输代价使用的是两点之间的距离乘以对应的传输计划，采用的距离函数是两点之间欧氏距离的平方，点云配准能量函数如下： S201：使用交替迭代算法，首先固定变换矩阵TR,t，求解最优传输计划σ，通过熵正则项来近似求解，ε是熵正则项系数，控制正则化的程度；将点云配准能量函数改写为： Hσ是传输计划的熵，其形式如下： S202：求解点云配准问题是一个凸优化问题，最优传输计划表示如下：σ＝diagexpuKdiagexpv其中u和v是点云配准能量函数的对偶问题的两个求解向量，最优传输计划由两向量求解出来，将变量做出如下替换：a＝expu,b＝expv.根据对偶准则，变量a，b交替迭代求解凸优化问题，变量迭代如下： 使用RG函数来约束点云传输的总质量，传输计划改写为：π＝g·diagexpuKdiagexpvg是控制总体传输的比例系数，求解表达式如下： 表示向量对应的点除，当使用F函数为文中提出的RG函数时，对应的操作符如下： 通过上述表达式计算出传输计划，从而进行变换参数TR,t的求解。

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百度查询： 湖南贝靼科技有限公司 一种基于部分质量最优传输理论的不完整点云配准方法