基于三角化图抽样一致性点云匹配的虚实配准方法

本发明涉及基于三角化图抽样一致性点云匹配的虚实配准方法，属于计算机视觉技术领域，本发明为解决现有的虚实配准方法存在假设验证抽样子集尺寸与迭代效率难以兼顾，等边长约束易造成大量的虚假匹配对等的问题，包括：S1：对点云形成的三角关系进行三角剖分；S2：对给定点云的亲和矩阵进行迭代更新；S3：基于更新后的亲和矩阵筛选内联的三角约束，完成粗匹配；S4：对粗匹配后的点云进行ICP精配准，完成装配过程中模型点云和装配环境点云的匹配，通过确定的位置关系，即可实现高效的虚实匹配。