[发明专利]一种融合颜色矩信息的三维点云配准方法

权利要求书

1.一种融合颜色矩信息的三维点云配准方法，其特征在于：利用颜色矩生成三维颜色点云的颜色特征向量，使用形状-颜色联合特征对目标颜色点云与模板颜色点云进行配准，具体包括如下步骤：

步骤1：获取需要配准的目标颜色点云P与模板颜色点云Q，点云数据包含目标颜色点云P中每个点p_i及模板颜色点云Q中每个点q_j在三维空间中的空间坐标以及在RGB颜色空间中的颜色值；提取P、Q点云中点的颜色特征：对于目标颜色点云P中每个点p_i，在点云中所处邻域内距离最近的K个点，得到点p_i在点云P中包含K个邻近点的邻域点云子集，利用子集内各个点的颜色值，分别计算出它们在RGB三个颜色分量上的一阶矩即均值、二阶矩即方差、三阶矩即斜度，生成该点的九维颜色矩特征值向量，用来表示该点周围的颜色分布信息；同理，对模板颜色点云Q中每个点q_j采用同样方法计算出所有点的颜色矩特征；

步骤2：根据点云的三维空间信息与颜色矩特征信息构建形状-颜色联合特征，建立包含联合特征信息的点云配准目标函数；点云配准目标函数如下：

其中，c(i)表示目标颜色点云P与模板颜色点云Q中点对点的对应关系，为目标颜色点云P中第i个点的空间坐标向量，为模板颜色点云Q中与p_i对应的点的空间坐标向量，为目标颜色点云P中第i个点的颜色矩特征向量，为模板颜色点云Q中与对应的点的颜色矩特征向量，R为旋转变换矩阵，R^T为旋转变换矩阵的转置矩阵，I_n为n维的单位矩阵，det(R)为旋转变换矩阵的行列式，为平移变换向量，ω为颜色矩特征的权重系数，N_P、N_Q分别为目标颜色点云与模板颜色点云中包含点的个数；

步骤3：根据点云的形状-颜色联合特征利用加权距离度量求解目标颜色点云P与模板颜色点云Q之间点对点的对应关系；对应关系c_k(i)公式如下：

其中，c_k(i)代表第k次迭代得到的点云间对应关系，R_k-1、分别代表上一次迭代得到的旋转、平移变换参数，为目标颜色点云P中第i个点的空间坐标向量，为模板颜色点云Q中与p_i对应的点的空间坐标向量，为目标颜色点云P中第i个点的颜色矩特征向量，为模板颜色点云Q中与对应的点的颜色矩特征向量，ω为颜色矩特征的权重系数，N_P、N_Q分别为目标颜色点云与模板颜色点云中包含点的个数；

使用点云联合特征寻找P、Q点云间点对点的对应关系时，首先利用上一次得到的变换参数对目标颜色点云做空间变换，再根据目标颜色点云中每个点的联合特征，利用加权距离度量计算出在模板颜色点云中与其加权距离最近的点作为对应点对，加权距离度量公式如下：

其中，i＝1,...,N_P，j＝1,...,N_Q，N_P、N_Q分别为目标颜色点云与模板颜色点云中包含点的个数，P_r、Q_r分别为目标颜色点云与模板颜色点云的点云最大采集范围，x_i′、y_i′、z_i′为目标颜色点云P中第i个点使用变换参数进行空间变换后的三维空间坐标，x_j、y_j、z_j为模板颜色点云Q中的第j个点，ω为颜色矩特征的权重系数，μ_ri、σ_ri、s_ri、μ_gi、σ_gi、s_gi、μ_bi、σ_bi、s_bi为目标颜色点云P中第i个点在颜色空间中R、G、B三个颜色分量上的一阶矩、二阶矩、三阶矩，μ_rj、σ_rj、s_rj、μ_gj、σ_gj、s_gj、μ_bj、σ_bj、s_bj为模板颜色点云Q中第j个点在颜色空间中R、G、B三个颜色分量上的一阶矩、二阶矩、三阶矩；在计算时为了加快运算速度，需要对P、Q两个点云的联合特征构建k-d树，再根据加权距离度量求解对应关系；

步骤4：利用目标颜色点云与模板颜色点云间对应关系求解空间配准的变换参数；

步骤5：迭代上述的步骤3和步骤4，直到目标颜色点云与模板颜色点云的对应点对之间的均方误差小于给定的阈值或达到最大迭代次数；根据迭代完成后得到的最佳空间变换参数对目标颜色点云进行空间变换，最终完成目标颜色点云与模板颜色点云的配准。

2.根据权利要求1所述的一种融合颜色矩信息的三维点云配准方法，其特征在于：步骤5迭代停止的阈值设置为E＝10^-5，最大迭代次数为20次。