전통적인 점군 특징 기반의 거칠고 세밀한 2단계 정합 알고리즘이 가지는 고차원 특징 계산의 복잡성 및 연산 시간 소요, 밀집 점군 정합 속도 저하 등의 문제를 해결하기 위해 3차원 점군의 이웃 분포 빠른 정합 방법을 제안한다. 먼저 이웃 점의 세 가지 심층 기하학적 특징을 정의하고 저차원 다중 스케일 이웃 분포 특징 기술을 제안하여 특징 계산 복잡도를 대폭 감소시키고 특징 기술의 구분도를 높여 점군 국부 특성의 효율적 표현을 실현한다. 다음으로 이웃 분포 특징 기반 빠른 거칠기 정합 방법을 제안하며, 점군 전체의 기복 정도와 이웃 분포 방향에 따라 특징 점을 추출하고, 이웃 분포 특징 기술에 근거한 특징 점 초기 매칭 조건을 구축하며, 점 간 유클리드 거리 제약 조건을 개선하여 잘못된 매칭 점 쌍을 제거함으로써 효율적이고 정확한 거칠기 정합을 달성한다. 마지막으로 밀집 점군 정합 속도 저하 문제를 해결하기 위해 k차원 트리 및 복셀화 격자법을 통한 향상된 반복 최근접 점(ICP) 알고리즘을 제안하며, 이차 정밀 정합 전략을 채택하여 다운샘플링에 의한 정합 오차를 보정하여 정밀 정합의 정확성과 효율성을 더욱 향상시킨다. 스탠포드 모델 실험과 실제 산업 부품 점군 정합 실험 결과, 본 방법은 기존 전통 특징 기술 기반 정합 방법 대비 정합 정확도는 22% 이상 향상되고 소요 시간은 43% 이상 단축되었음을 보였으며, 본 방법이 다양한 시점의 물체 표면 점군을 빠르고 효과적으로 정합할 수 있음을 증명한다. 안정성과 적용성이 우수하다.

점군 정합;이웃 분포 특징;매칭 점 쌍 최적화;반복 최근접 점;복셀화 격자법