(208. 7-208)
[0138] =-0.0008
[0139] 即所求標記點中心三維點CP的坐標為（0· 1643, -0· 0308, -0· 0008)
[0140] 對識別得到的各標記點中心均執(zhí)行此操作，所獲得的各個標記點中心的三維點即 構成標記點點云CffMi。
[0141] 09、使轉臺旋轉角度Θ。此處，角度Θ在掃描過程中為固定值，需預先設定，其值 可以是60°、20°、20/3°等。這是因為，為配合本發(fā)明的配準方法，需從2X3n個方位進行 掃描，即轉臺每次轉動的角度為：
[0142] Θ = 360/ (2 X 3n) = 180/3η, η = I, 2, 3...
[0143] 其中，η表示轉動參數，用來確定Θ的值。
[0144] 例如：
[0145] 設η = 1，則Θ = 60°，則在6個方位進行掃描；
[0146] 設η = 2,則Θ = 20°，則在18個方位進行掃描。
[0147] 10、判斷轉臺是否累計已轉過一圈，如果是，則繼續(xù)執(zhí)行下一步11，否則返回執(zhí)行 02〇
[0148] 例如：
[0149] 當轉臺累計轉過角度為300°，未達到一圈（360° )，則返回執(zhí)行02;
[0150] 當轉臺累計轉過角度為360°，達到一圈，則執(zhí)行11。
[0151] 11、采用如圖5所示的配準方法配準各次處理得到的標記點點云CffM1，獲得各自的 精配準變換矩陣TM113
[0152] 所述配準方法的基本原理是分散式地對局部相鄰點云進行配準、合并，再重復此 過程，最終得到一個較好的整體配準結果。為此，所要處理的點云個數必須為2 X 3"個，其中 η即為前文所述的轉動參數。該方法可以有效減少順序配準方法帶來的累積誤差。具體實 施中的工作過程如下：
[0153] 111、為每一幅標記點點云CffM1建立一個與之對應的迭代變換矩陣TL 1，并將其初 始化為單位矩陣。
[0154] 112、將各幅標記點點云CffMJt為待處理點云，對待處理點云進行處理，得到前最 終點云Cx與后最終點云C γ。
[0155] 具體實施中對待處理點云進行處理的工作過程如圖6所示：
[0156] 1121、對于各幅待處理點云，按采集的順序將每相鄰的三幅點云分為一組，對各組 點云進行處理，每組各得到一幅點云。
[0157] 具體實施中對各組點云進行處理的工作過程如圖7所示：
[0158] 11211、對于每組中的三幅點云，以采集順序在中的中待處理點云Cb為目標點云， 以采集順序在前的前待處理點云Ca和采集順序在后的后待處理點云CeS源點云，分別進行 ICP配準，得到前待處理點云Ca、后待處理點云Ce分別配準到中待處理點云C Β的前變換矩 陣Ta和后變換矩陣T c。
[0159] 11212、將前變換矩陣Ta分別累乘到各幅組成前待處理點云C A的標記點點云CffM i 所對應的迭代變換矩陣TL1中；將后變換矩陣T ε分別累乘到各幅組成后待處理點云C ε的標 記點點云CffM1K對應的迭代變換矩陣TL 。
[0160] 上述累乘是指，假設有變換矩陣T。與T i，則"將T。累乘到T /'的意思是把 到的結果存入T1中。
[0161 ] 11213、分別使用前變換矩陣Ta和后變換矩陣T ε對前待處理點云C A、后待處理點云 Cc進行變換，將變換后的兩幅點云與中待處理點云Cb合并為一幅點云。
[0162] 1122、將各組得到的點云作為待處理點云，重復上述步驟1121再進行處理，直到 得到僅剩的兩幅最終點Ζ5Γ，以米集順序在前的點75Γ為前最終點75Γ Cx，米集順序在后的點75Γ 為后最終點云Cy。
[0163] 113、以前最終點云Cx為目標點云，以后最終點云(^為源點云，進行ICP配準，得到 最終變換矩陣Ty。
[0164] 114、將最終變換矩陣Ty分別累乘到各幅組成后最終點云C ,的標記點點云CffM #斤 對應的迭代變換矩陣TL1中，獲得各個精配準變換矩陣TM 1<3
[0165] 所述"獲得各個精配準變換矩陣TM^的方法具體為：按采集序數i進行對應，每一 精配準變換矩陣TMjP為其所對應的迭代變換矩陣TL 1<3
[0166] 圖10所示為本發(fā)明所述配準方法實施例的示意圖，以便更好地解釋圖5、圖6、圖 7所述的工作過程。實施例所描述的只是一個例子情況，設轉動參數η = 2,即所要處理的 標記點點云CffM1個數為2 X 3 2= 18個，分別將CffM CffM 18記作C u C 118，則配準過程如 下：
[0167] 第一輪配準：
[0168] C1,i、Cli3分別配準到C 1ι2,并將配準后的3幅點云合并為C2il;
[0169] CU4、Cu6分別配準到C u，并將配準后的3幅點云合并為q2;
[0170] C1,7、Cli9分別配準到C liS，并將配準后的3幅點云合并為C2,3;
[0171] Clil(]、Clil2分別配準到C 1ιη，并將配準后的3幅點云合并為C2i4;
[0172] CU13、Clil5分別配準到C U14，并將配準后的3幅點云合并為q5;
[0173] CU16、Cms分別配準到C U17，并將配準后的3幅點云合并為C2』；
[0174] 第二輪配準：
[0175] C2il、C2i3分別配準到C2i2，并將配準后的3幅點云合并為C 3il;
[0176] C2i4、C2i6分別配準到C2i5，并將配準后的3幅點云合并為C 3i2;
[0177] 第三輪配準：
[0178] 只剩兩幅最終點云C3,1與C 3,2，因此將C3i2配準到C 3ι1，完成全部配準。
[0179] 上述"A配準到B"是指以A為源點云、B為目標點云，使用ICP方法進行配準。在 上述每一步配準后，相應地更新所變換點云對應的迭代變換矩陣TL1，如步驟11212與步驟 114所述。最后根據各個迭代變換矩陣TL1獲得各個精配準變換矩陣TM 1<3
[0180] 舉例說明所述"更新所變換點云對應的迭代變換矩陣TL/'的工作過程：
[0181] 如在上述第一輪配準中，C1^ Cli3分別配準到C 1ι2,則將Cu、Cli2、Cli3分別記作C A、 CB、Cc，配準后得到1\和T c，配準中用1\和T c分別對C A、（^進行變換，因此所變換點云即為 CA、Cc。而Ca就是C u也就是CffM i，因此(；所對應的唯一 TL i即為CffM派對應的TL i，將Ta累乘到TL1;同理，C。所對應的即為TL 3，將Te累乘到TL 3。
[0182] 再如在上述第二輪配準中，C2il、C2,3分別配準到C 2^則將C2il、C2,2、心3分別記作 CA、CB、Cc，配準后得到1\和T c，所變換點云為C2il、C2i3。因 Ca就是C 2il，C2il又是由C u、Cli2、 Cu3合并而成的，也就是由CffM r CWM2、(：麗3合并而成，其所對應的就是TL r TL2、TL3，因此Ca所對應的TL1即為TL η TL2、TL3S 3個，則將T j別累乘到TL η TL2、TL3;同理，C。對應的是 TL7、TLS、TL9,則將 1^分別累乘到 TL 7、TLS、TL9。
[0183] 又如在上述第三輪配準中，只剩2幅最終點云，將c3,2配準到c V，則將C3^q2分 別記作Cx、Cy，配準后得到Ty，所變換點云為C3i2。因 cjjt是C3,2, C3i2是由C 2,4、C2,5、C2i6合 并而成，即C3i2是由C1i1id~C 1118合并而成，也就是由CffM1。~CffM18^并而成，其所對應的是 TL1。~TL 18。因此0斤對應的TL肩9個，即TL i。~TL 18，則將1\分別累乘到TL i。~TL 18。
[0184] 舉例說明"根據各個迭代變換矩陣TL1獲得各個精配準變換矩陣TM /'的工作過程： 在完成TL1的全部累乘計算后，各個TL #卩為所求的各個TM i。例如TM1即為TL p TM2即為 TL2，以此類推。
[0185] 12、使用精配準變換矩陣TM1對各自對應的粗配準被測物點云CWS 1進行變換，即得 到精配準被測物點云CWST1，實現被測物三維點云的配準。該過程即為將標記點點云(:^^配 準所得的結果應用于各幅粗配準被測物點云CWS1，使其完成配準。上述"各自對應"是指按 采集序數對應，比如TM1對應CWS i，TM2對應CWS 2，以此類推。
[0186] 由此可見，本發(fā)明一方面從三維點云中識別轉臺并結合轉臺轉角對三維點云進行 粗配準，同時通過背景分割獲得被測物點云，該過程無需