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基于粒子群优化的点云场景拼接算法
引用本文:张军,谭志国,鲁敏,黄毅,赵键.基于粒子群优化的点云场景拼接算法[J].国防科技大学学报,2013,35(5):174-179.
作者姓名:张军  谭志国  鲁敏  黄毅  赵键
作者单位:国防科技大学ATR实验室,国防科技大学ATR实验室
基金项目:中国博士后科学基金;国家部委资助项目
摘    要:多视点三维点点云场景拼接是解决激光三维主动成像目标自遮挡或被遮挡情况下目标数据不完全问题的一种有效方法,它将直接影响到后续的目标检测与识别处理。本文提出了一种基于粒子群优化(PSO)的点云拼接算法,该方法通过投影分布熵对待拼接场景姿态进行估计,由此获取场景拼接的初值,然后利用PSO实现多视点场景的精确拼接。仿真实验结果表明,本文方法是一种有效可行的方法。

关 键 词:激光光学  点云场景拼接  粒子群优化算法  投影分布熵
收稿时间:3/7/2013 12:00:00 AM

Particle swarm optimization based point cloud scene mosaic algorithm
ZHANG Jun,TAN Zhiguo,LU Min,HUANG Yi and ZHAO Jian.Particle swarm optimization based point cloud scene mosaic algorithm[J].Journal of National University of Defense Technology,2013,35(5):174-179.
Authors:ZHANG Jun  TAN Zhiguo  LU Min  HUANG Yi and ZHAO Jian
Abstract:Multi-view point cloud scenes mosaic is an effective method to solving the incomplete object data problem while self-occlusion and occlusion happened in ladar 3D imaging process. Mosaic method directly affects the object detection and recognition. In this paper, a particle swarm optimization(PSO)based mosaic algorithm is proposed. In the paper, we use projective distribution entropy to estimate the transformation between point cloud scenes. Based on this initial value, the PSO is used for precise mosaic. Experimental results demonstrate the effectiveness an feasibility of the proposed algorithm.
Keywords:Laser Optics  Point Cloud Scenes Mosaic  Particle Swarm Optimization  Projective Distribution Entropy
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