一种由粗到精的跨尺度三维点云配准方法

本发明公开了一种由粗到精的跨尺度三维点云配准方法，从输入源点云与目标点云开始，首先使用一种全局体素结构和局部最远点采样相结合的方式对点云进行下采样，在简化点云的同时保持点云的各向同性、几何一致性；然后在采样后的点云上粗略估计尺度因子，对源点云进行变换；在粗配准阶段，通过特征提取与匹配，使用一种引导式三点采样算法，进行点云粗配准，在提高配准速度的同时，为精配准提供良好的初始位姿；在精配准阶段，使用一种尺度自适应的最近点迭代算法，每次迭代应用最优旋转后，对平移和缩放联合优化，提高算法配准精度。本发明方法无需任何训练过程，可以有效处理具有不同分辨率的跨尺度点云数据，具有强大的泛化能力。