基于改进的RANSAC的场景分类点云粗配准算法

点云配准是基于RGB-D(RGB-depth)传感器的室内场景重建的关键技术之一。针对稀疏建图中关键帧间的点云配准问题,提出一种基于改进的随机采样一致性(RANSAC)的场景分类点云粗配准算法。首先分别利用几何信息与光度信息进行关键点的检测、描述与匹配,然后由场景分类算法判断场景类别,适应性地结合几何匹配与光度匹配,最后提出一种改进的RANSAC算法,通过有偏重的随机采样与自适应的假设评价,对关键帧间的变换矩阵进行估计。采用公开的RGB-D数据集对整体的点云粗配准算法进行实验验证,并与多种算法进行比较。实验结果表明,该点云粗配准算法能够实现稳健有效的变换矩阵估计,有助于后续的精配准与整体的室内