Rapid registration for neighborhood distribution of 3D point cloud

YU Yongwei; FANG Rong; DU Liuqing; LIU Hao; LIU Zhongyuan

doi:10.37188/OPE.20253319.3106

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Rapid registration for neighborhood distribution of 3D point cloud

Information Sciences | 更新时间：2025-11-03

- Rapid registration for neighborhood distribution of 3D point cloud
- Optics and Precision Engineering Vol. 33, Issue 19, Pages: 3106-3120(2025)
- 作者机构：
  
  重庆理工大学机械工程学院，重庆 400054
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20253319.3106
  CLC： TP391.41
- CSTR：32169.14.OPE.20253319.3106
- Received：30 May 2025，
  
  Revised：2025-07-10，
  
  Published：10 October 2025
- 稿件说明：
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余永维,方荣,杜柳青等.三维点云的邻域分布快速配准[J].光学精密工程,2025,33(19):3106-3120.

YU Yongwei,FANG Rong,DU Liuqing,et al.Rapid registration for neighborhood distribution of 3D point cloud[J].Optics and Precision Engineering,2025,33(19):3106-3120.
余永维,方荣,杜柳青等.三维点云的邻域分布快速配准[J].光学精密工程,2025,33(19):3106-3120. DOI： 10.37188/OPE.20253319.3106. CSTR： 32169.14.OPE.20253319.3106.

YU Yongwei,FANG Rong,DU Liuqing,et al.Rapid registration for neighborhood distribution of 3D point cloud[J].Optics and Precision Engineering,2025,33(19):3106-3120. DOI： 10.37188/OPE.20253319.3106. CSTR： 32169.14.OPE.20253319.3106.

摘要

针对基于传统点云特征的粗-精两步配准算法存在高维特征计算复杂耗时、稠密点云配准速度慢等问题，提出一种三维点云的邻域分布快速配准方法。首先，定义邻域点的三种深层次几何特征，提出低维度多尺度邻域分布特征描述，以大幅降低特征计算复杂度，同时提高特征描述的区分度，实现点云局部特性的高效表征。然后，提出基于邻域分布特征的快速粗配准方法，根据点云整体起伏程度与邻域分布方向提取特征点，依据邻域分布特征描述建立特征点初步匹配的条件，并改进点对间欧氏距离约束条件以剔除错误匹配点对，实现高效准确粗配准。最后，为解决稠密点云配准速度慢问题，提出通过

维树及体素化网格法改进迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法，并采用二次精配准策略修正降采样引起的配准误差，进一步提高精配准的准确性和效率。斯坦福模型实验和实际工业零件点云配准实验均表明，本文方法相较基于现有传统特征描述的配准方法而言，配准精度提升了22%以上，耗时降低了43%以上，证明本方法能够快速有效配准不同视角物体表面点云，具有较好的稳定性和适用性。

Abstract

A fast point-cloud registration method based on neighborhood distribution features is proposed to address the high computational cost of traditional high-dimensional feature extraction and the slow performance of dense registration algorithms that rely on coarse-fine two-step feature matching. First， three deep geometric features of neighboring points are defined， and a low-dimensional， multi-scale neighborhood distribution descriptor is introduced to substantially reduce feature-computation complexity while enhancing descriptor discriminability for efficient characterization of local point-cloud properties. Second， a rapid coarse-registration scheme is developed using the neighborhood distribution descriptor： feature points are selected according to the global undulation degree and neighborhood distribution direction； initial correspondences are established based on the neighborhood distribution descriptor； and Euclidean-distance constraints between point pairs are strengthened to remove incorrect matches， enabling efficient and accurate coarse alignment. Finally， to accelerate dense registration， the iterative closest point （ICP） algorithm is improved using a k-dimensional tree and voxel-grid downsampling， and a quadratic fine-registration strategy is employed to correct downsampling-induced errors， thereby further improving fine-registration accuracy and efficiency. Experiments on Stanford models and industrial part point clouds demonstrate that， compared with conventional feature-descriptor-based methods， the proposed approach increases registration accuracy by over 22% and reduces computation time by more than 43%， confirming its effectiveness， robustness， and practical applicability for rapid registration of object-surface point clouds acquired from different viewpoints.

关键词

Keywords

references

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