Может ли регистрация PCL выровнять синтетическое облако с генерируемым?

Question

У меня есть облако трехмерного точка, полученное изображением (используя карты глубины и различий).Это облако шумно, и его «кривые» не гладкие.Мне нужно сопоставить его с синтетически порожденным облаком того же объекта. Я провел некоторые исследования о регистрации и проверили несколько своих алгоритмов, и я получил хорошие результаты с некоторыми облаками и очень плохими результатами с другими.Это то, что заставило меня интересно ... это считается проблема регистрации? Если нет, какая это проблема? У кого-нибудь раньше кто-нибудь работал?Не могли бы вы порекомендовать мне какой-то материал для изучения?

PS.: образец первого облака прилагается.Второй - Стэнфорд Банни. Вложение: сгенерированное облако

Answer 1

Это также тесно связано с распознаванием объекта , что в мире 3D-модельного восприятия тесно связано с оценкой позы.Одним из проблем, которые часто появляются в распознавании объекта, являются то, какие чешуи, на которые игнорируют функции;Расчет функций в большем масштабе - это способ избавиться от такого шума.

Вот несколько чтений, связанных с вычислением функций нормалей, из учебных пособий PCL.Если я помню правильно, у них есть некоторые интересные заметки о масштабе:

http://pointclouds.org/documentation/tutorials/normal_estimation.php#Нормальная оценка