一种基于高斯曲率的ICP改进算法

在众多的点云配准算法中,ICP算法以其所需的信息少,配准精度高而被广泛使用.然而,因其算法迭代最优化的特点,ICP本身存在时间复杂度高、易受噪声及离群点影响等缺点.针对这些问题,提出一种基于高斯曲率的ICP改进方法.该方法首先利用高斯曲率在刚体变换中保持不变的性质,对配准点云中每个点进行高斯曲率估计;其次,通过设置阈值将配准非关键点及噪声点和离群点滤除;最后,对只包含关键点的点云使用ICP进行配准.实验结果表明,在保证配准精度的前提下,本方法不仅能显著地改善ICP的运行效率,也能有效地提高其抗噪声和离群点的能力.