一种基于累积误差优化分配的多视角拼接方法

汤明辉，程筱胜，崔海华，戴宁

(南京航空航天大学 机电学院，江苏 南京210016)

    多视角三维拼接是三维测量的重要组成部分，为了提高多视角拼接的精度，提出了一种基于累积误差优化分配的多视角拼接方法。根据多视角点云数据的空间位置信息，构建环形拼接生成树，利用设计的环形结构将拼接产生的累积误差分散到各个视角，从而逐步提高整体拼接精度。实验表明，该方法能获得令人满意的拼接精度。

    非接触式测量是由光学设备获取物体表面图像，进行处理后获得物体表面的三维数据。计算机技术以及光电技术的结合促进了非接触式测量技术的发展和应用。然而受限于光学设备的视场，在实际测量过程中，单视角的测量并不能获取物体完整的表面信息，因此需要将多视角测量的数据进行拼接。寻找点云或者网格数据之间的位置变换关系，将多片点云或者网格数据统一到唯一的全局坐标系下，称为三维点云配准，在不同场合也被称为重定位或者三维点云拼接。

    多视角拼接中最基础、最简单的情况是两视角的点云拼接，对两视角的点云或网格数据拼接，国内外研究成果众多。无点云初始位置信息的拼接，称为粗拼接，需建立三维特征进行匹配，从而获取点云中配对的点对，通过计算获得点云片间的初始位置。可利用的三维特征一般有点签名［1］、Spin图像［2］等。基于三维特征的无初始位置拼接往往不能获得精确位置，仍然需要调整点云的相对位置。对于点云的初始位置已知的两视角点云拼接，称为精拼接。迭代最近点［3］算法及其相关改进算法［4］是目前应用最广泛的无特征精拼接方法。迭代最近点算法是将另一片点云中最近的点作为一个匹配点，获得大量的匹配点后计算点云的位置，然后再选择最近点，如此反复循环迭代直至满足算法结束的条件（最近点距离小于一定阈值或者迭代达到一定次数）。

    对多视角点云，若将点云依照两两拼接的方式进行拼接，微小的误差会逐渐累积，累积误差会使点云位置错位。相对于两视角点云拼接，如何将多视角拼接的累积误差合理地分配到各视角点云数据上，是一个亟需解决的问题。Kari［5］将计算点云间重叠区域所得的百分比，确定为点云之间拼接的可靠性系数，重叠区域大的，确定为优先拼接的对象，逐步将所有的点云拼接到一处，从而分配累积误差。YangChen［6］等人则将拼接完成的点云进行融合，未拼接的点云依次拼接到融合完成的点云上，再次融合，如此反复，直至拼接完成，该方法分配累积误差的方法并不均匀。Sharp［7］等人则将累积的误差均匀分配到各点云中，并未考虑不同点云间大小不同的重叠区域对误差分配的影响。也有一些学者另辟蹊径，如Takeshi Masuda［8］利用空间中的采样点建立有向距离场（Signed Distnce Field， SDF）来调整各点云之间的相对位置，在采样点足够密集，而且点云的起伏变化并不剧烈时，该方法可以获得良好的拼接效果，该方法的另一优势在于可以同时调整所有视角的点云姿态。

    本文提出了一种多视角点云数据拼接的新方法，拼接构成的累积误差根据点云间的重叠区域的大小来分配，相较于均匀分配的方式，该方法更为可靠合理。该方法采用生成树来表示点云之间的......

作者简介：〖HTSS〗汤明辉（1990—），男，江苏南京人，南京航空航天大学硕士研究生，主要研究方向为图像处理、非接触三维几何测量、三维拼接。

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