基于信息论的KL-Reg点云配准算法

来源：电子与信息学报杂志2015年第6期北京时间：

作者：秦红星, 徐雷

摘要：针对含有高噪声、体外点及不完整点云数据的配准失效问题，该文提出以信息论为理论基础，相对熵度量点云相似度的KL-Reg算法。该算法不需要显式地建立对应关系，首先将点云数据建模为高斯混合模型，然后用相对熵度量高斯混合模型间的分布距离，最后通过最小化分布距离计算模型变换。实验结果表明所提的KL-Reg算法配准精度高、稳定性强。

关键词：机器视觉, 点云配准, KL散度, 高斯混合模型

基金资助：国家自然科学基金青年科学基金(61100113)，国家教育部留学归国基金教外司留[2012]940号，重庆市首批青年骨干教师项目(渝教人(2011)31号)，重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2013jcyjA 40062)，重庆邮电大学学科引进人才基金(A2010-12)和重庆市研究生科研创新项目(CYS14142)资助课题