[发明专利]一种基于点云数据的图像配准方法及装置

权利要求书

1.一种基于点云数据的图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

将CAD模型网格化为三角面片模型，所述CAD模型为待测工件的标准模型；

计算所述三角面片模型中所有模型点对的局部特征及空间位置，建立局部特征模型，所述模型点对由所述三角面片模型中的任意两个模型点组成；

获取所述待测工件的点云数据，所述点云数据是利用三维扫描设备对待测工件表面进行数据采样而得到；

计算所述点云数据中实际点对的局部特征，其中，所述点云数据中的点由实际点和参考点组成，所述实际点和参考点组成所述实际点对；

将所述实际点对的局部特征与所述局部特征模型中的局部特征进行粗配准，获得粗配准刚性变换矩阵；

基于粗配准刚性变换矩阵，对所述CAD模型与所述点云数据进行精配准，获得精配准刚性变换矩阵；

根据所述精配准刚性变换矩阵对所述点云数据进行旋转、平移变换，使所述CAD模型与所述待测工件的点云数据相匹配。

2.根据权利要求1所述的基于点云数据的图像配准方法，其特征在于，将所述实际点对的局部特征与所述局部特征模型中的局部特征进行匹配，获得粗配准刚性变换矩阵，包括以下步骤：

搜索局部特征与所述模型点对的局部特征相匹配的所述实际点对，局部特征相匹配的所述实际点对和所述模型点对构成匹配点对；

计算所述匹配点对之间的刚性变换矩阵；

对所述刚性变换矩阵进行筛选，得到粗配准刚性变换矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于点云数据的图像配准方法，其特征在于，对所述刚性变换矩阵进行筛选，包括：

对所述刚性变换矩阵进行投票；

选取票数大于或等于票数阈值的刚性变换矩阵为粗配准刚性变换矩阵；

剔除票数小于所述票数阈值的刚性变换矩阵。

4.根据权利要求2所述的基于点云数据的图像配准方法，其特征在于，对所述刚性变换矩阵进行筛选，包括：

对所述刚性变换矩阵进行投票；

选取票数大于或等于票数阈值的刚性变换矩阵为候选刚性变换矩阵；

从所述候选刚性变换矩阵中选取出相似刚性变换矩阵；

剔除所述相似刚性变换矩阵中票数最低的刚性变换矩阵，剩余的刚性变换矩阵即为粗配准刚性变换矩阵。

5.根据权利要求4所述的基于点云数据的图像配准方法，其特征在于，从所述候选刚性变换矩阵中选取出相似刚性变换矩阵，包括：

比较任意两个所述候选刚性变换矩阵的平移量和旋转角度差异值是否同时处于预设阈值范围内：

若任意两个候选刚性变换矩阵的平移量和旋转角度差异值同时处于预设阈值范围内，则两个候选刚性变换矩阵互为相似变换矩阵；否则两个候选刚性变换矩阵不互为相似刚性变换矩阵。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的基于点云数据的图像配准方法，其特征在于，基于粗配准刚性变换矩阵，计算所述CAD模型与所述点云数据的精配准刚性变换矩阵，包括以下步骤：

通过所述粗配准刚性变换矩阵对所述点云数据进行刚性变换，获得变换后的点云数据；

计算变换后的点云数据中的每个点到所述CAD模型中的每个三角面片之间的距离；

从所述距离中选取出变化后的点云数据中的每个点到所述CAD模型中的每个三角面片之间的最小距离；

将所述最小距离对应的变化后的点云数据中的点与所述三角面片的中点组成对应点；

以所述对应点作为迭代对象进行迭代，计算得到精配准刚性变换矩阵。