A method for registration of 3-D shapes

迭代最近点 公制(单位) 算法 自由度(物理和化学) 点(几何) 数学 趋同(经济学) 代表(政治) 图像配准 计算机科学 点云 平方(代数) 集合(抽象数据类型) 人工智能 几何学 图像(数学) 经济 物理 政治 运营管理 程序设计语言 法学 政治学 量子力学 经济增长
作者
Paul J. Besl,Neil David McKay
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [IEEE Computer Society]
卷期号:14 (2): 239-256 被引量:17935
标识
DOI:10.1109/34.121791
摘要

The authors describe a general-purpose, representation-independent method for the accurate and computationally efficient registration of 3-D shapes including free-form curves and surfaces. The method handles the full six degrees of freedom and is based on the iterative closest point (ICP) algorithm, which requires only a procedure to find the closest point on a geometric entity to a given point. The ICP algorithm always converges monotonically to the nearest local minimum of a mean-square distance metric, and the rate of convergence is rapid during the first few iterations. Therefore, given an adequate set of initial rotations and translations for a particular class of objects with a certain level of 'shape complexity', one can globally minimize the mean-square distance metric over all six degrees of freedom by testing each initial registration. One important application of this method is to register sensed data from unfixtured rigid objects with an ideal geometric model, prior to shape inspection. Experimental results show the capabilities of the registration algorithm on point sets, curves, and surfaces.< >
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