T获取:逐一计算全等点四元组集合U中各全 等点四元组和点四元组B之间的旋转矩阵Ri和平移向量Ti，l < i <UM，UM为全等点四元组集 合U中全等点四元组数目，选择配准误差最小的旋转矩阵和平移向量作为全局旋转矩阵R和 平移向量T。
[0033] 上述步骤9点云配准调整方法为：
[00对其中，P"m表示使用局部变换矩阵TAm调整后的调整配准点云;PPm-康示使用调整配 准点云编号P"m-1更新的的全局配准点云，Ml表示编号为1的已经进行配准调整的匹配区域 对，Rm和Tm分别为局部变换矩阵TAm的旋转矩阵和平移向量。
[0036] 上述步骤6和步骤10中所述的配准误差的计算方法相同，均为：
[003引其中(却，和悼北，:f)在步骤6中分别表示源点云P和目标点云Q的第i空间点 的坐标，np表示源点云P中的空间点数目；(斯於，别和始，讯绝)在步骤10中分别表示调整配 准点云P"m与目标点云Q的第i空间点的坐标，np表示调整配准点云P"中的空间点数目。
[0039] 所述步骤6-2中采用全捜索方法目标点云Q中捜索相应的全等点四元组集合U。
[0040] 本发明技术效果如下：
[0041] 本发明的对点云全局最优配准所导致的点云局部配准不精确的点云，利用匹配区 域的点云局部配准，进行局部修正，提高了点云的配准精度。
【附图说明】
[0042] 图1为本发明的流程图；
[0043] 图2为本实施例中的源点云和目标点云彩色图像；图中（a)为源点云的彩色图像， (b)为目标点云的彩色图像；
[0044] 图3为本实施例中的源点云和目标点云深度图像；图中（a)为源点云的深度图像， (b)为目标点云的深度图像；
[0045] 图4为本实施例中生成的源点云和目标点云；
[0046] 图5为本实施例中彩色图像CP和彩色图像CQ的分割图像，（a)彩色图像CP的分割图 像，（b)彩色图像CQ的分割图像；
[0047] 图6为本实施例中彩色图像CP和彩色图像CQ的特征点配对图像；
[0048] 图7为本实施例中彩色图像CP和彩色图像CQ的区域配对图像；
[0049] 图8为本实施例中点云局部配准前后的对比的图像，（a)为两点云局部配准前的图 像；（b)为两点云局部配准后的图像；
[0050] 图9为本实施例中点云配准前后的对比的图像，（a)为两点云配准前的图像；（b)为 两点云配准后的图像。
【具体实施方式】
[0051] 如图1所示，一种基于匹配区域的点云配准的方法，包括W下步骤：
[0052] 步骤1:数据采集:利用RGB-D相机从N个方位采集场景的深度图像序列和彩色图像 序列，N〉l，生成第一至第N点云;所述各点云的空间点数目由深度图像有效像素数目决定， 所述空间点(x，y，z)为： (1)
[00?]其中（x，y，z)为所述各点云中空间点的空间坐标，DI_x、DI_y、DI_depth、DI_ Wi化h、DI_hei曲t分别表示深度图像像素的横坐标、纵坐标、像素值、深度图像的宽度和深 度图像的高度;Wi化h为点云宽度和height为点云高度，其计算方法为：
[0059] 其中h_va是表示水平视角的期望值，v_va是表示垂直视角的期望值，PI为常量；
[0060] 步骤2:源点云和目标点云的区域分割：选择第P方位的点云作为源点云，选择第Q 方位的点云作为目标点云，分别对源点云的彩色图像CP和目标点云的彩色图像CQ进行区域 分割，P辛Q，1含P，GKN;所述彩色图像CP分割为Sp块，所述彩色图像CQ分割为Sq块，1< Sp, Sq;所述源点云中各空间点的状态初始化为未配准状态；
[0061] 步骤3:特征点提取与匹配:提取彩色图像CP和彩色图像CQ的特征点，进行特征点 匹配，得到K组特征点匹配对；
[0062] 步骤4:区域匹配:逐一判断彩色图像CP中各分割区域是否存在已建立特征点匹配 对的特征点，如果是，选择彩色图像CQ中与其特征点匹配对组数最多的区域作为对应匹配 区域，建立匹配区域对；
[0063] 步骤5:匹配区域对排序:按照匹配区域对中彩色图像CP的分割区域中像素点数目 从多到少排序所述匹配区域对，得到编号m为1至MS的匹配区域对，所述编号MS小于或等于 Sp与Sq中的最小值；
[0064] 步骤6:点云初始配准:运用点云配准算法对源点云P和目标点云Q进行初始配准， 获得全局变换矩阵，所述的全局变换矩阵由全局旋转矩阵R和全局平移向量T组成，依据全 局变换矩阵将源点云P变换为全局配准点云P'；所述彩色图像CP中的各分割区域变换为全 局配准点云P'中彩色图像CP'中的对应分割区域;所述各匹配区域对变换为相应的全局匹 配区域对;所述各特征点匹配对中源点云P中的空间点的状态更新为配准状态；
[0065] 步骤7:设定当前匹配区域对的编号m为0,设置配准误差阔值的初始值；
[0066] 步骤8:点云局部配准：当前匹配区域对的编号加1，对当前匹配区域对进行局部配 准，得到当前匹配区域对的局部变换矩阵TAm;
[0067] 步骤9:点云配准调整：利用局部变换矩阵TAm,调整全局配准点云P '编号为m至MS 全局匹配区域对中处于未配准状态的空间点的空间位置;得到调整配准点云P"m;
[0068] 步骤10:判断调整配准点云P"m与目标点云Q之间的配准误差是否小于配准误差阔 值，如果小于转向步骤11，否则转向步骤12;
[0069] 步骤11 :用所述整配准点云P"m更新全局配准点云P'，用调整配准点云P"m与目标点 云Q之间的配准误差更新配准误差阔值；
[0070] 步骤12:达到配准结束条件:判断当前匹配区域对的编号是否等于MS，如果是，结 束;否则，转向步骤8。
[0071] 所述步骤6所述的点云初始配准方法，包括W下步骤：
[0072] 步骤6-1:在源点云P中任意提取一个点四元组B，所述点四元组B由四个共面的空 间点组成，所述点四元组B中任意两个空间点之间距离大于预设距离阔值；
[0073] 步骤6-2:确定所述点四元组B的对角线交点e，计算对角线交点e分割两条对角线 形成的第一和第二分割比ri、r2;在目标点云Q中捜索相应的全等点四元组集合U，所述全等 点四元组集合U由与所述点四元组B全等的点四元组组成;所述全等点四元组满足:利用第 一和第二分割比ri，n得到第一和第二分割点ei、62之间距离小于预设的距离容忍度阔值；
[0074] 步骤6-3:全局旋转矩阵R和平移向量T获取:逐一计算全等点四元组集合U中各全 等点四元组和点四元组B之间的旋转矩阵Ri和平移向量Ti，l < i <UM，UM为全等点四元组集 合U中全等点四元组数目，选择配准误差最小的旋转矩阵和平移向量作为全局旋转矩阵R和 平移向量T。
[00巧]上述步骤9点云配准调整方法为：
[0077] 其中，P"m表示使用局部变换矩阵TAm调整后的调整配准点云;PPm-I表示使用调整配 准点云编号P'm'-i更新的的全局配准点云，MAi表示编号为1的已经进行配准调整的匹配区 域对，Rm和Tm分别为局部变换矩阵TAm的旋转矩阵和平移向量。
[0078] 上述步骤6和步骤10中所述的配准误差的计算方法相同，均为：
[0080] 其中(片of，--,P)和Wof.::')在步骤6中分别表示源点云P和目标点云Q的第i空间点 的坐标，np表示源点云P中的空间点数目；P，坏)和烤，於，球)在步骤10中分别表示调整配 准点云P"m与目标点云Q的第i空间点的坐标，np表示调整配准点云P"中的空间点数目。
[0081] 所述步骤6-2中采用全捜索方法目标点云Q中捜索相应的全等点四元组集合U。
[0082] 在本实施例中RGB-D传感器由Kinect等RGB-D集成传感器或由RGB传感器和深度传 感器组装，获取场景时间连续的深度图像序列和彩色图像序列。通过深度图像像素值计算 每个像素对应的空间点在世界坐标系中的X，y，Z的坐标，得到点云，如图2、3、4所示。
[0083] 水平视角期望值11_乂日为57,垂直视角期望值乂_乂日为43，PI为常量，运里取值为 3.14。
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