一种改进的RANSAC算法提取多模型圆弧特征点云

一种改进RANSAC算法的单应性矩阵估计方法摘要在计算机视觉中，单应性矩阵估计是一种常见的问题，它通常用于图像拼接、目标跟踪和视觉导航等领域。

传统的单应性矩阵估计方法基于RANSAC算法，但该算法存在易于受到噪声和误匹配的影响、计算复杂度较高等问题。

本文针对这些问题，提出了一种改进的RANSAC算法，通过引入加权函数和局部搜索策略，提高了单应性矩阵估计的效率和精度。

实验表明，该方法相较于传统算法具有更好的稳健性和计算效率。

关键词：单应性矩阵估计；RANSAC；加权函数；局部搜索1. 研究背景和意义2. 相关工作传统的单应性矩阵估计方法通常基于RANSAC算法。

RANSAC算法是一种基于随机采样的估计方法，它将所有样本分为内点和外点两类，通过随机采样一定数量的样本，建立模型，并用该模型对所有点进行判别，最后将内点用于重构模型。

但RANSAC算法存在以下问题：（1）受到噪声和误匹配的影响，表现不够稳健；（2）计算复杂度较高，无法有效处理大量数据。

3. 方法改进（1）加权函数在传统RANSAC算法中，所有内点都被视为等权重，但实际上，不同的点对应的内点质量是不一样的，因此需要引入加权函数。

加权函数是一种将内点分配不同权重的方法，可以通过距离函数或其它方法进行计算并赋值。

（2）局部搜索在传统RANSAC算法中，样本集是由随机采样生成的，因此可能存在采样不够均匀的情况。

而局部搜索策略可以通过在采样点周围进行采样来避免这种情况。

在本文中，我们采用了幅面均匀分割法和局部区域搜索法进行局部搜索。

4. 实验结果本文在UCMerced数据集上对改进方法进行了实验，结果表明，改进方法相较于传统算法具有更好的稳健性和计算效率。

对于受干扰的数据，改进方法的准确率和召回率都提高了约10%。

5. 结论与展望本文提出的改进RANSAC算法在单应性矩阵估计问题上取得了较好的效果，但仍有可以改进和优化的地方。

例如，可以通过引入局部点对齐方法和深度学习等方法来进一步提高估计精度和鲁棒性。

RANSAC算法讲解RANSAC是“Random Sample Consensus（随机抽样一致）”的缩写。

它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。

它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代次数。

RANSAC的基本假设是：（1）数据由“局内点”组成，例如：数据的分布可以用一些模型参数来解释；（2）“局外点”是不能适应该模型的数据；（3）除此之外的数据属于噪声。

局外点产生的原因有：噪声的极值；错误的测量方法；对数据的错误假设。

RANSAC也做了以下假设：给定一组（通常很小的）局内点，存在一个可以估计模型参数的过程；而该模型能够解释或者适用于局内点。

一、示例一个简单的例子是从一组观测数据中找出合适的2维直线。

假设观测数据中包含局内点和局外点，其中局内点近似的被直线所通过，而局外点远离于直线。

简单的最小二乘法不能找到适应于局内点的直线，原因是最小二乘法尽量去适应包括局外点在内的所有点。

相反，RANSAC能得出一个仅仅用局内点计算出模型，并且概率还足够高。

但是，RANSAC并不能保证结果一定正确，为了保证算法有足够高的合理概率，我们必须小心的选择算法的参数。

二、概述RANSAC算法的输入是一组观测数据，一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型，一些可信的参数。

RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。

被选取的子集被假设为局内点，并用下述方法进行验证：1.有一个模型适应于假设的局内点，即所有的未知参数都能从假设的局内点计算得出。

2.用1中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点。

3.如果有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理。

4.然后，用所有假设的局内点去重新估计模型，因为它仅仅被初始的假设局内点估计过。

5.最后，通过估计局内点与模型的错误率来评估模型。

这个过程被重复执行固定的次数，每次产生的模型要么因为局内点太少而被舍弃，要么因为比现有的模型更好而被选用。

基于RANSAC算法的稳健点云平面拟合方法杨军建吴良才【摘要】［摘要］针对氛云平面拟合中存在粗差及异常值等问题，对结合特征值法的随机抽样一致性（random sample consensus，RANSAC）平面拟合算法进行了改进。

该方法以RANSAC算法为基础，结合特征值法，利用氛到平面模型距离的标准偏差来自动选取阈值t，通过阈值t检测并剔除异常数据氛，达到获得理想平面拟合参数的目的。

用改进的算法和传统的特征值法分别对氛云数据进行处理，结果表明，改进的算法适用于存在误差和异常值的氛云数据拟合，能稳定地获得较好的平面参数估值，具有较强的鲁棒性。

【期刊名称】北京测绘【年(卷),期】2016(000)002【总页数】4【关键词】［关键词］氛云数据随机抽样一致性（RANSAC）特征值法平面拟合标准偏差1 引言与传统测量方法相比，三维激光扫描技术获取点云具有快速性、高效性和高精度特性，在测绘领域中扮演着越来越重要的角色。

三维激光扫描能快速获取反映目标物实时、动态变化、真实形态特性的信息，是获取空间数据的有效技术手段。

对点云数据进行拟合就是根据扫描点集中的点云匹配出特定的曲面模型，求取出最佳模型参数，使点云子集合与模型参数之间达到高度吻合的目的。

三维点云数据集合中包含大量的平面特征，这些平面特征可以被用于匹配计算中配准点云、目标建模中简化数据等，因此，三维点云精确的平面拟合具有非常重要的意义［1-2］。

由于仪器本身或外部因素等原因，三维激光扫描得到的点云数据存在各种误差。

文献［3-7］主要介绍了提取点云平面特征的方法，如最小二乘法、特征值法，可根据某种给定的目标方程，求出最佳模型参数。

但这些方法都不能剔除异常值，特别是存在较大较多的异常值时拟合平面不稳定，算法不具有稳健性。

针对含有较大误差或异常值的点云数据，一般采用结合特征值法的随机抽样一致性（random sample consensus，RANSAC）算法拟合点云平面，在异常值存在的情况下可以得到比较理想的拟合效果，但是该方法对阈值t的选取比较敏感，本文对此算法进行了改进，通过自动选取阈值t来检测并剔除异常值，得到最佳参数估值。

给定两个点p1与p2的坐标，确定这两点所构成的直线，要求对于输入的任意点p3，都可以判断它是否在该直线上。

初中解析几何知识告诉我们，判断一个点在直线上，只需其与直线上任意两点点斜率都相同即可。

实际操作当中，往往会先根据已知的两点算出直线的表达式（点斜式、截距式等等），然后通过向量计算即可方便地判断p3是否在该直线上。

生产实践中的数据往往会有一定的偏差。

例如我们知道两个变量X与Y之间呈线性关系，Y=aX+b，我们想确定参数a与b的具体值。

通过实验，可以得到一组X与Y 的测试值。

虽然理论上两个未知数的方程只需要两组值即可确认，但由于系统误差的原因，任意取两点算出的a与b的值都不尽相同。

我们希望的是，最后计算得出的理论模型与测试值的误差最小。

大学的高等数学课程中，详细阐述了最小二乘法的思想。

通过计算最小均方差关于参数a、b的偏导数为零时的值。

事实上，在很多情况下，最小二乘法都是线性回归的代名词。

遗憾的是，最小二乘法只适合与误差较小的情况。

试想一下这种情况，假使需要从一个噪音较大的数据集中提取模型（比方说只有20%的数据时符合模型的）时，最小二乘法就显得力不从心了。

例如下图，肉眼可以很轻易地看出一条直线（模式），但算法却找错了。

的输入是一组观测数据（往往含有较大的噪声或无效点），算法 RANSAC通过反复选一个用于解释观测数据的参数化模型以及一些可信的参数。

RANSAC择数据中的一组随机子集来达成目标。

被选取的子集被假设为局内点，并用下述方法进行验证：有一个模型适应于假设的局内点，即所有的未知参数都能从假设的局内点计算得?出。

用1中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它?也是局内点。

如果有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理。

?然后，用所有假设的局内点去重新估计模型（譬如使用最小二乘法），因为它仅仅?被初始的假设局内点估计过。

最后，通过估计局内点与模型的错误率来评估模型。

一种改进RANSAC算法的单应性矩阵估计方法摘要随着计算机视觉技术的迅速发展，单应性矩阵估计在图像对齐、物体跟踪、场景重建等应用中得到了广泛地应用。

然而，单应性矩阵估计受到噪声和误差的影响，传统的RANSAC算法虽然取得了不错的效果，但是计算时间长且存在收敛不稳定甚至失效的问题。

本文提出一种改进的RANSAC算法，通过引入预筛选机制和剪枝策略，降低了计算时间，并提高了矩阵估计的鲁棒性和准确率。

实验结果表明，本方法能够有效提高单应性矩阵估计的速度和精度。

关键词：计算机视觉，单应性矩阵估计，RANSAC，预筛选机制，剪枝策略AbstractKeywords: computer vision, homography estimation, RANSAC, pre-selection mechanism, pruning strategy1. 引言对于计算机视觉领域中的许多应用，如图像对齐、物体跟踪和场景重建等，单应性矩阵估计都是一个重要的问题。

单应性矩阵是一种描述两幅图像之间的映射关系的矩阵，它能够在一定程度上处理由于摄像机视角变化、物体平面上的形变等因素引起的图像变形。

单应性矩阵估计的目标是在给定的匹配点对的情况下，从中推出两个平面的单应性矩阵，使其在一定程度上实现对应点的重映射。

然而，单应性矩阵估计受到噪声和误差的影响，预处理步骤可能无法完全去除局部背景的干扰，从而导致对应点对的错误匹配。

传统的RANSAC算法采用随机采样和验证机制，可以从错误的匹配集合中去除异常值，得到更准确的单应性矩阵估计结果。

然而，由于需要进行大量的计算和随机抽样，算法的速度较慢，计算量较大。

在实际应用中，RANSAC算法往往不能满足速度和鲁棒性的要求。

2. 相关工作单应性矩阵估计的传统方法是通过两种形式的2D点进行估计：点到点和点到直线。

点到点法的主要优点是简单，但是由于点之间可能存在异常值，使得该方法的鲁棒性较差。

点到直线法采用了直线段来约束匹配点，因此更加鲁棒。

MATLAB 点云处理（⼗六）：多项式曲线拟合（RANSACMSAC ）⽂章⽬录1 多项式拟合函数 fitPolynomialRANSACfitPolynomialRANSAC — 使⽤RANSAC算法从点云中进⾏多项式拟合该函数使⽤M-估计量样本⼀致性（MSAC）算法，即随机样本⼀致性（RANSAC）算法的改进算法来拟合数据。

主要有 2 种重载⽅式NO.1 给定数据点xyPoints 、拟合阶数N 、内点到模型的最⼤距离maxDistance ，返回多项式系数P P = fitPolynomialRANSAC (xyPoints ,N ,maxDistance )通过对xyPoints 中给定的 个⼆维平⾯点进⾏多项式拟合，找到多项式系数P（按将幂排列）。

对于多项式 ，对应的多项式系数为 其中，xyPoints ：即[x y]， 为⼆维平⾯坐标点，为m×2阶矩阵N ：多项式拟合阶数，为⼤于 0 的整数maxDistance ：内点到模型的最⼤距离，为正数P ：多项式系数，作为数值向量返回。

每个元素对应于N次多项式⽅程中的⼀个系数数。

例如，对于⼆次多项式， 对应 NO.2 给定数据点xyPoints 、拟合阶数N 、内点到模型的最⼤距离maxDistance ，返回多项式系数P 和内点的线性索引inlierIdx[P ,inlierIdx ] = fitPolynomialRANSAC (xyPoints ,N ,maxDistance )2 代码实现⽰例1： 对空间种⼀组曲线点，投影到xoy平⾯进⾏RANSAC多项式拟合（直线拟合）代码：m p (x )=p x +1n p x +2n −1...+p x +n p n +1P =[p ,p ,...,p ,p ]12n n +1Ax +2Bx +C =0P [A ,B ,C ]clc;clear;%加载点云ptCloud =pcread('line.pcd');figure;pcshow(ptCloud);title('原始点云');xlabel('X(m)');ylabel('Y(m)');zlabel('Z(m)');%提取xoy平⾯坐标点x = ptCloud.Location(:,1);y = ptCloud.Location(:,2);figure;plot(x,y,'.');title('xoy平⾯投影点云');xlabel('X(m)');ylabel('Y(m)');zlabel('Z(m)');%设置多项式拟合阶数 NN =1;%设置内点到模型的最⼤距离maxDistance =0.1;%执⾏MSAC多项式拟合[P, inlierIdx]=fitPolynomialRANSAC([x,y],N,maxDistance);%输出多项式系数P%使⽤polyval计算多项式，⽤红⾊圆圈标记异常值x1 =linspace(min(x),max(x));%在区间[min.x,max.x]内⽣成100个等间距的x，⽤与计算多项式的值yRecoveredCurve =polyval(p,x1);figure;plot(x1,yRecoveredCurve,'-g','LineWidth',2);hold on;plot(x(inlierIdx),y(inlierIdx),'.',x(~inlierIdx),y(~inlierIdx),'ro');legend('多项式拟合曲线','内点','外点','Location','SouthEast');title('拟合结果展⽰')xlabel('X(m)');ylabel('Y(m)');zlabel('Z(m)');hold off;结果展⽰：P =1×2 single ⾏向量0.6178 1.0817⽰例2： 对空间种⼀组曲线点，投影到xoy平⾯进⾏RANSAC多项式拟合（⼆次曲线拟合）代码：clc;clear;%加载点云ptCloud =pcread('test2.pcd');%提取xoy平⾯坐标点x = ptCloud.Location(:,1);y = ptCloud.Location(:,2);figure;plot(x,y,'.');title('xoy平⾯投影点云');xlabel('X(m)');ylabel('Y(m)');zlabel('Z(m)');%设置多项式拟合阶数 NN =2;%设置内点到模型的最⼤距离maxDistance =0.1;%执⾏MSAC多项式拟合[P, inlierIdx]=fitPolynomialRANSAC([x,y],N,maxDistance);%输出多项式系数P%使⽤polyval计算多项式，⽤红⾊圆圈标记异常值。

rransac算法RANSAC算法是一种常用的参数估计算法，它可以在含有噪声和异常值的数据集中，准确地估计出最优的模型参数。

RANSAC算法的全称是Random Sample Consensus，它的基本思想是通过随机采样的方式，选择数据集中的一部分样本来进行模型估计，然后通过计算内点的数量来评估模型的拟合程度，从而得到最优的模型参数。

RANSAC算法的核心步骤包括：随机采样、模型拟合、内点筛选和参数估计。

首先，在数据集中随机选择一定数量的样本，然后利用这些样本来拟合一个模型。

模型的具体形式可以根据问题的不同而定，比如直线、平面、圆等。

拟合模型之后，遍历整个数据集，计算每个样本到模型的距离，如果距离小于一定的阈值，则认为该样本是内点，否则为外点。

根据内点的数量，评估模型的拟合程度。

如果内点数量超过阈值，则认为当前模型是好的模型，否则重新进行随机采样，重复上述步骤，直到找到满足条件的模型。

RANSAC算法的优点在于它能够有效地处理数据集中存在的异常值。

传统的拟合算法（如最小二乘法）对于存在异常值的数据集容易产生较大偏差，导致模型参数估计不准确。

而RANSAC算法通过随机采样和内点筛选的方式，可以忽略掉异常值的干扰，从而得到更准确的模型参数。

然而，RANSAC算法也存在一些问题和局限性。

首先，算法的性能依赖于样本数量和内点数量的选择。

如果样本数量较少或内点数量较少，可能会导致模型估计的不准确性。

其次，算法的鲁棒性较差，对于噪声较大的数据集容易产生较大误差。

此外，RANSAC算法只能估计全局最优的模型参数，对于存在多个局部最优解的情况，无法得到完全准确的结果。

为了改进RANSAC算法的性能，研究者们提出了一些改进的方法。

例如，采用自适应的采样策略可以提高算法的鲁棒性和效率。

另外，结合其他的优化算法（如梯度下降算法）可以进一步提高模型参数的估计精度。

总结起来，RANSAC算法是一种常用的参数估计算法，它通过随机采样和模型拟合的方式，能够在含有噪声和异常值的数据集中，准确地估计出最优的模型参数。

一种改进的RANSAC图像拼接算法张志纯;况立群;韩燮;杨晓文【摘要】针对RANSAC算法迭代次数过多导致的图像拼接效率不高的问题,提出一种改进的RANSAC图像拼接算法;首先采用SIFT算法提取尺度不变特征点,利用双向互匹配策略对特征点进行匹配,在使用RANSAC算法计算单应性矩阵之前,利用相邻特征点之间的关系对初始特征点对进行筛选,最后使用加权平滑法完成图像的融合;实验结果表明该方法有效地减少了特征点对数,提高了RANSAC的运行时间,图像拼接效率有了很大的提高.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2014(022)006【总页数】3页(P1856-1858)【关键词】图像拼接;RANSAC;单应性矩阵;双向互匹配;加权平滑【作者】张志纯;况立群;韩燮;杨晓文【作者单位】中北大学计算机与控制工程学院,太原030051;中北大学计算机与控制工程学院,太原030051;中北大学计算机与控制工程学院,太原030051;中北大学计算机与控制工程学院,太原030051【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言图像拼接［1］是计算机视觉和图像处理领域的研究热点，它是将多幅相互间存在重叠部分的图像序列进行空间匹配对准，经重采样融合后形成一幅包含各图像序列信息的、宽视角场景的、高清晰的新图像。

图像配准是图像拼接的关键技术之一，其实质就是求解平面单应性矩阵的过程，这个矩阵可以表示两幅重叠图像之间的投影变换关系。

目前主要的图像配准方法可分为基于灰度信息的图像配准方法［2］，基于特征的图像配准方法［3］和基于变换域的图像配准方法［4］。

基于特征的图像配准方法比较其它两种方法匹配结果更加稳定，速度也更优。

目前基于特征点的图像配准方法应用最广。

在特征点的提取方面，运用SIFT 算法提取的特征点性能稳定，对于旋转、缩放、平移具有不变性，对于光照变化和噪声也有很好的鲁棒性。

在图像的精确匹配方面，最常用的是RANSAC（Random Sample Consensus）算法［5］。

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｌｏｎｇａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｔｉｍｅｏｆｔｈｅｐｌａｎａｒｉｎ３Ｄｌａｓｅｒｓｃａｎｎｉｎｇｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄａｎｄｔｈｅｌｏｗａｃｃｕｒａｃｙｏｆ ｐｌａｎｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒａｕｔｏｍａｔｉｃａｎｄｒａｐｉｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｐｌａｎｅｆｅａｔｕｒｅｓｂａｓｅｄｏｎＲａｎｄｏｍ ＳａｍｐｌｅＣｏｎｓｅｎｓｕｓ（ＲＡＮＳＡＣ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒＢｙｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅＲＡＮＳＡＣｍｅｔｈｏｄ，ａｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｉｔｅｒａ ｔｉｏｎａｎｄｓａｍｐｌｅｐｏｉｎｔｓｊｕｄｇｍｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｃａｎｑｕｉｃｋｌｙａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙｉｄｅｎｔｉｆｙａｎｄｅｘｔｒａｃｔｐｌａｎａｒ ｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｏｂｊｅｃｔＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎｆｉｎｄｔｈｅｐｌａｎａｒｏｆｔｈｅｏｂｊｅｃｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｎｄａｃｃｕ ｒａｔｅｌｙ Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：３Ｄ；ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ；ＲＡＮＳＡＣ；ｐｌａｎａｒｆｅａｔｕｒｅ
第 ４９卷 第 ６期 激 光 与 红 外 ２０１９年 ６月 ＬＡＳＥＲ ＆ ＩＮＦＲＡＲＥＤ
Ｖｏｌ．４９，Ｎｏ．６ Ｊｕｎｅ，２０１９
文章编号：１００１５０７８（２０１９）０６０７８００５
·图像与信号处理·
基于 ＲＡＮＳＡＣ三维点云的平面提取算法
Ａｐｌａｎａｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄｏｎＲＡＮＳＡＣ３Ｄｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ
ＳＵＹｕｎｌｏｎｇ，ＰＩＮＧＸｕｅｌｉａｎｇ，ＬＩＮａｎ
（ＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｄｖａｎｃｅｄＦｏｏｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＥｑｕｉｐｍｅｎｔａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ２１４１２２，Ｃｈｉｎａ）

一种改进的RANSAC图像拼接算法
张志纯;况立群;韩燮;杨晓文
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2014(22)6
【摘要】针对RANSAC算法迭代次数过多导致的图像拼接效率不高的问题,提出一种改进的RANSAC图像拼接算法;首先采用SIFT算法提取尺度不变特征点,利用双向互匹配策略对特征点进行匹配,在使用RANSAC算法计算单应性矩阵之前,利用相邻特征点之间的关系对初始特征点对进行筛选,最后使用加权平滑法完成图像的融合;实验结果表明该方法有效地减少了特征点对数,提高了RANSAC的运行时间,图像拼接效率有了很大的提高.
【总页数】3页(P1856-1858)
【作者】张志纯;况立群;韩燮;杨晓文
【作者单位】中北大学计算机与控制工程学院,太原030051;中北大学计算机与控制工程学院,太原030051;中北大学计算机与控制工程学院,太原030051;中北大学计算机与控制工程学院,太原030051
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于SIFT和改进RANSAC的稳健图像拼接算法 [J], 姜小会;陈清奎;何强;栾飞;董志强
2.一种基于L-M算法的RANSAC图像拼接算法 [J], 姚佳宝;田秋红;陈本永
3.一种改进AKAZE特征和RANSAC的图像拼接算法 [J], 吴禄慎;陈小杜
4.一种改进的RANSAC彩色图像拼接算法 [J], 王欣;邢玉娟;杨波
5.基于改进的SURF和RANSAC的图像拼接算法 [J], 丁一
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室内点云特征提取随着三维扫描技术的快速发展，室内点云数据的获取变得越来越方便。

然而，对于大规模室内点云数据的处理和分析却仍然是一个具有挑战性的问题。

在室内点云数据中，点云特征提取是一项重要的任务，可以帮助我们理解室内环境的几何结构和语义信息。

点云特征提取是指从点云数据中提取出具有代表性的特征，以便进一步进行分析和处理。

它可以帮助我们识别和分类不同的物体、建筑结构以及环境特征。

在室内点云数据中，常见的特征包括平面、边缘、角点等。

这些特征可以用来描述室内环境的几何形状和结构。

室内点云特征提取的方法有很多种，下面将介绍几种常用的方法。

1. 点云滤波：点云滤波是指通过对点云数据进行一系列预处理操作，去除噪声和无用的点，保留有用的点云信息。

常用的点云滤波方法包括高斯滤波、统计滤波和体素滤波等。

这些方法可以帮助我们提高点云数据的质量，减少后续处理的复杂性。

2. 平面提取：平面提取是指从点云数据中识别出平面结构。

平面是室内环境中最常见的几何结构，可以用来描述地板、墙壁、天花板等表面。

常用的平面提取方法包括RANSAC算法和基于深度学习的方法。

通过提取出平面，我们可以更好地理解室内环境的几何形状和布局。

3. 特征描述：特征描述是指对点云数据中的每个点进行特征描述，以便后续分析和处理。

常见的特征描述方法包括法向量计算、曲率计算和颜色描述等。

这些特征可以帮助我们更好地理解点云数据的几何结构和语义信息。

4. 对象识别：对象识别是指从点云数据中识别出不同的物体。

通过对点云数据进行特征提取和分类，我们可以识别出室内环境中的家具、器具等物体。

常用的对象识别方法包括基于形状特征的方法和基于深度学习的方法。

总结起来，室内点云特征提取是一项重要的任务，可以帮助我们理解和分析室内环境的几何结构和语义信息。

在实际应用中，我们可以结合不同的方法和技术，提取出具有代表性的特征，以便后续的处理和分析。

通过室内点云特征提取，我们可以更好地理解和利用室内点云数据，为室内环境的建模、导航和智能化应用提供支持。

机器人SLAM的特征点实时提取改进
陆佳嘉;柯福阳;余晓栋;董一鸣
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2022(43)6
【摘要】为解决传统机器人SLAM在复杂场景下难以保持实时性和稳定性的问题,提出一种对ORB(oriented FAST and rotated BREIEF)特征点过于密集的改进方法,对前端视觉里程计以及SLAM后端进行优化。

前端利用划分像素结合四叉树完成特征提取,对像素进行划分提高部分区域提取到特征点的概率,四叉树方法对特征点进行均匀分配提取。

RANSAC组合EPNP+ICP的方式减少求解相机运动的误差,基于词袋模型和G2O进行闭环检测和图优化,生成轨迹一致的全局点云地图。

将传统的算法和改进的算法在TUM数据集下进行实验对比,实验结果表明,改进后算法的实时性和稳定性明显提高。

【总页数】9页(P1768-1776)
【作者】陆佳嘉;柯福阳;余晓栋;董一鸣
【作者单位】南京信息工程大学自动化学院;南京信息工程大学遥感与测绘学院;南京信息工程大学无锡研究院;无锡学院物联网学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.SLAM视觉特征点提取和匹配影响因素实验研究①
2.视觉SLAM中图像特征点提取与匹配算法研究
3.特征点法视觉SLAM中的点特征提取算法研究对比
4.多机器人协作SLAM的实时地图融合研究
5.基于优化特征点提取的视觉SLAM算法研究
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点云地面分割算法点云地面分割算法是计算机视觉领域中的一项重要任务，它旨在将点云数据中的地面点与非地面点进行区分和分割。

点云地面分割算法在地理信息系统、无人驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用。

在点云地面分割算法中，首先需要对点云数据进行预处理，包括点云滤波、去噪和采样等操作。

接着，常用的地面分割算法主要有基于几何特征的方法和基于机器学习的方法。

基于几何特征的地面分割算法主要利用地面平面的特点进行分割。

一种常用的方法是利用RANSAC（Random Sample Consensus）算法拟合地面平面。

RANSAC算法通过随机采样的方式选择部分数据点，然后拟合一个平面模型，并计算出与该模型拟合程度最好的数据点集合。

该算法迭代多次，最终得到地面平面的参数。

然后，通过计算每个点到地面平面的垂直距离，将距离小于一定阈值的点划分为地面点。

这种方法简单高效，适用于平坦地面的场景。

基于机器学习的地面分割算法则是利用机器学习模型对点云数据进行分类和分割。

常用的方法包括支持向量机（SVM）、深度学习和随机森林等。

这些方法通过对已标注的点云数据进行训练，学习地面点和非地面点的特征，并对新的点云数据进行分类。

这种方法需要大量的标注数据和计算资源，但在复杂地形和噪声较多的场景中具有较好的鲁棒性和准确性。

除了上述基于几何特征和机器学习的方法，还有一些改进的地面分割算法被提出。

例如，一些算法结合了几何特征和机器学习方法，通过多种特征融合来实现更准确的地面分割。

另外，一些算法利用时序信息，通过点云序列的连续性来提高地面分割的性能。

这些算法的提出使得地面分割在各种复杂场景下都能取得较好的效果。

点云地面分割算法是计算机视觉领域中的一项重要任务。

通过对点云数据的预处理和特征提取，结合几何特征和机器学习方法，可以有效地实现地面点和非地面点的分割。

随着算法的不断改进和发展，点云地面分割在地理信息系统、无人驾驶、机器人导航等领域的应用将会越来越广泛。

点云直线特征平面特征圆柱特征计算方法点云是由大量的离散点构成的三维数据集合，它是在三维空间中表示物体表面的一种常用表示方式。

点云中包含了丰富的几何信息，包括直线、平面和圆柱等特征。

在计算点云中的直线特征、平面特征和圆柱特征时，通常需要使用一些算法以及适当的数学方法。

一、直线特征计算方法：1.RANSAC算法：RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种随机采样一致性算法，用于拟合点云中的直线。

它的基本思想是从点云中随机选择一些点作为初始模型的内点，然后计算其他点到模型的距离，并根据一个预定的阈值来进行内外点的划分。

重复这个过程，直到找到适合的模型参数或达到最大迭代次数。

2.PCA方法：3. Hough变换方法：Hough变换方法是一种常用的直线骨骼提取算法，可以用来计算点云中的直线。

它通过将点云中的点映射到一些参数空间中，然后在参数空间中检测直线。

常见的Hough变换方法包括霍夫直线变换和多项式曲线变换等。

二、平面特征计算方法：1.RANSAC算法：同样，RANSAC算法也可以用来计算点云中的平面特征。

在这种情况下，RANSAC算法会通过选择点云中的三个点来拟合一个平面，然后计算其他点到该平面的距离，并根据阈值来进行内外点的划分。

2.基于法向量的方法：计算平面特征时，还可以通过计算点云中点的法向量来估计平面的法线。

常见的方法包括最小二乘法和主成分分析方法。

其中，最小二乘法通过最小化点到平面的距离的平方和，得到最优的法线估计。

主成分分析方法则通过计算协方差矩阵并进行特征值分解，得到主成分和对应的特征向量，从而估计平面的法线。

三、圆柱特征计算方法：1.RANSAC算法：RANSAC算法也可以用来计算点云中的圆柱特征。

在这种情况下，RANSAC算法会通过选择点云中的一些点来拟合一个圆柱，然后计算其他点到该圆柱的距离，并根据阈值来进行内外点的划分。

2.基于曲率的方法：计算圆柱特征时，还可以通过计算点云中点的曲率来估计圆柱的半径。

一种改进RANSAC算法的单应性矩阵估计方法
RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种常用的参数估计算法，用于从数据中估计出模型的参数。

在计算机视觉中，RANSAC算法经常被用来估计两幅图像之间的单应性矩阵，即通过找到一组共线点对来计算出图像之间的投影变换关系。

传统的RANSAC算法在估计单应性矩阵时存在一些问题，特别是当图像中存在离群点（outliers）时，传统RANSAC算法容易受到这些离群点的干扰，从而导致估计结果不准确。

为了解决这个问题，可以利用一种改进的RANSAC算法来提高单应性矩阵的估计精度。

1. 随机采样：从匹配的特征点对中随机选择最小样本数（通常为4对点）来估计单应性矩阵。

2. 单应性矩阵估计：使用最小样本点对估计单应性矩阵。

3. 支持度计算：计算所有特征点对到估计的单应性矩阵的投影误差，对于每个点对，如果其投影误差小于给定的阈值，则将其视为支持集中的点，否则将其视为离群点。

5. 重复步骤3和4，直到符合停止条件（例如达到指定的迭代次数或达到指定的支持集大小）。

6. 选择最优单应性矩阵：从所有重复估计的单应性矩阵中选择具有最大支持集的单
应性矩阵作为最终估计结果。

如果存在多个具有相同最大支持集大小的单应性矩阵，则选
择其中重投影误差最小的单应性矩阵。

通过以上改进，可以提高RANSAC算法对离群点的鲁棒性，使其能够更准确地估计单应性矩阵。

这种改进方法在计算机视觉中得到了广泛应用，例如图像拼接、图像配准等领
域。

一种随机抽样一致性算法的建筑物平面点云提取方法何明;李勇;方秀琴;周嘉俊【摘要】针对传统RANSAC算法在提取建筑物点云时存在迭代次数过多、精确度不高等缺点,提出了一种改进的带约束条件的RANSAC算法,结合三维形态学腐蚀运算对建筑物点云进行自动提取.首先利用带约束条件的RANSAC算法提取初始建筑物点云平面,再利用腐蚀运算去除误分类的部分低矮植被点云.实验结果表明,该方法在得到较高的精度和鲁棒性的情况下,还大幅度减少了运算量,提高了建筑物点云提取的速度.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2018(033)003【总页数】4页(P104-107)【关键词】RANSAC;建筑物点云;约束条件;提取;腐蚀运算【作者】何明;李勇;方秀琴;周嘉俊【作者单位】河海大学地球科学与工程学院,南京211100;河海大学地球科学与工程学院,南京211100;河海大学地球科学与工程学院,南京211100;河海大学地球科学与工程学院,南京211100【正文语种】中文【中图分类】P2370 引言机载激光雷达(light detection and ranging，LiDAR)是一种能够实时准确快速获取多等级三维空间目标的高新技术，是构建3D城市模型的重要方式之一。

它可以在不需要大量地面控制点的情况下，在短时间内完成大面积区域的建筑物立面特征及其局部细节信息的自动获取，满足了地理信息处理高精度、高密度、低成本、高效率的作业需求，在一定程度上弥补了遥感影像处理及航空摄影测量等获取方式的缺陷。

从激光雷达点云数据中提取高精度的建筑物信息是城市空间数据的重要获取手段，是LiDAR数据处理与应用中极其关键的一个环节，是构建数字城市的重要依靠。

目前，国内外相关学者对这一领域做了大量研究，陆续出现了一些可行的解决方法。

主要有以下几类算法：1)基于区域增长的算法[1-2]。

该类方法首先计算点云脚点的法向量等特征，然后根据平面点云的连通性，选择初始种子点云，通过计算相邻点云法向量夹角等方法来增长并聚类。