[0013] 進(jìn)一步的，步驟S2中，構(gòu)建初始對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)集合 的具體方法為：對(duì)于每個(gè)模型關(guān)鍵點(diǎn) ，從場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn)集合 中搜索特征相似度由高到低排列的k個(gè)場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的描述子為 ，其中k為正整數(shù)，模型關(guān)鍵點(diǎn) 和場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn) 組成 初始對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì) ，所有模型關(guān)鍵點(diǎn)上構(gòu)建的初始對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì) 即為初始對(duì)應(yīng) 點(diǎn)對(duì)集合 。 [0014] 更進(jìn)一步的，模型關(guān)鍵點(diǎn)與場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn)的初始對(duì)應(yīng)關(guān)系根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)上對(duì)應(yīng)的局部特征描述子的相似度來確定，對(duì)于兩個(gè)局部特征描述子 和 ，相似度 表示為： [0015] ??????????????????（1） [0016] 其中， 表示L2范數(shù)。 [0017] 進(jìn)一步的，步驟S3中，得到初步排除錯(cuò)誤對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系集合 的具體步驟為： [0018] S3.1、對(duì)于初始對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì) ，定義以模型關(guān)鍵點(diǎn) 為球心、半徑為r1的雙向鄰域約束空間區(qū)域； [0019] S3.2、通過反向搜索，找到場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn) 在模型點(diǎn)云上的對(duì)應(yīng)點(diǎn) ； [0020] S3.3、若 和 的空間距離不大于r1，保留該初始對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì) ，否則予以排除。 [0021] 進(jìn)一步的，步驟S4中，獲得最終對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)集合 的具體步驟為： [0022] S4.1、對(duì)模型關(guān)鍵點(diǎn) 到場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn) 和場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn) 到模型關(guān)鍵點(diǎn) 方向分別實(shí)施一次Nannsr算法，計(jì)算它們的最近鄰相似比得分，分別記為 和 ； [0023] S4.2、分別對(duì) 和 賦予相應(yīng)的權(quán)重并進(jìn)行求和，獲得最終得分S： [0024] ?（3） [0025] 其中， 和 分別表示取較小和較大值， 和 分別表示較小和較 大最近鄰相似比得分的權(quán)重； [0026] S4.3、基于上述的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)得分S，將每個(gè)點(diǎn)對(duì)的得分S由小到大排序，從集合中選取排序后的前K個(gè)得分S所對(duì)應(yīng)的點(diǎn)對(duì)作為最終對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)集合。 [0027] 更進(jìn)一步的，所述Nannsr算法的具體步驟為： [0028] S10、在每個(gè)模型關(guān)鍵點(diǎn) 所對(duì)應(yīng)的k個(gè)場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn) 中，定義以第一特征近鄰點(diǎn) 為球心、半徑為r2的分隔空間區(qū)域； [0029] S20、場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn) 作為第一特征近鄰點(diǎn) ，排除場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn) 中除第一特征近鄰點(diǎn) 以外的位于分隔空間區(qū)域內(nèi)的所有特征近鄰點(diǎn)，獲得的新特征近鄰點(diǎn)序列表示為 ,? 為新的第二特征近鄰點(diǎn)； [0030] S30、計(jì)算最近鄰相似比得分 ： [0031] ????????????????????（2） [0032] 其中 、 和 分別為 、 和 對(duì)應(yīng)的特征描述子。 [0033] 更進(jìn)一步的，若k個(gè)場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn)都位于分隔空間區(qū)域，則選擇距離 最遠(yuǎn)的特征近鄰點(diǎn)作為 。 [0034] 本發(fā)明還提供了一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)至少一個(gè)程序，所述處理器用于加載存儲(chǔ)器中的程序以執(zhí)行如前所述算法。 [0035] 本發(fā)明又提供了一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其中存儲(chǔ)有處理器可執(zhí)行的指令，所述處理器可執(zhí)行的指令在由處理器執(zhí)行時(shí)用于執(zhí)行如前所述算法 [0036] 與現(xiàn)有技術(shù)相比較，本發(fā)明的有益效果如下： [0037] 1、本發(fā)明通過相似度匹配構(gòu)建初始對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)集合，再通過施加雙向鄰域約束初步排除點(diǎn)對(duì)集合中錯(cuò)誤的對(duì)應(yīng)關(guān)系，最后再對(duì)場(chǎng)景和模型關(guān)鍵點(diǎn)分別實(shí)施Nannsr算法，提取場(chǎng)景和模型上都具獨(dú)特性的點(diǎn)對(duì)，作為最終的輸出對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)，從而構(gòu)建一種穩(wěn)健的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)構(gòu)建方法，即排除鄰域的雙向最近鄰相似比算法（NaDnnsr），該算法的性能明顯優(yōu)于現(xiàn)有對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)構(gòu)建算法，避免了點(diǎn)對(duì)的獨(dú)特性無法被正確判斷的問題，即使在噪聲、遮擋和數(shù)據(jù)異常等干擾的點(diǎn)云數(shù)據(jù)上也有較好的表現(xiàn)。 [0038] 2、本發(fā)明提出了一種雙向鄰域約束方法，這種松弛的鄰域約束與BSS算法中的雙向約束相比更為靈活，能在進(jìn)一步提高對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)確率的同時(shí)保留更多正確的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以提高后續(xù)配準(zhǔn)算法的準(zhǔn)確性。 [0039] 3、本發(fā)明提出的Nannsr算法，通過選擇一定鄰域范圍外的特征近鄰點(diǎn)取代傳統(tǒng)NNSR中的第二特征近鄰點(diǎn)，防止出現(xiàn)第一和第二特征近鄰點(diǎn)過于靠近，不能正確計(jì)算對(duì)應(yīng)關(guān)系正確性的情況，再通過雙向?qū)嵤㎞annsr算法，能夠保證輸出強(qiáng)魯棒性的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)。 附圖說明 [0040] 圖1為本發(fā)明的改進(jìn)最近鄰相似比算法的流程框圖； [0041] 圖2為實(shí)施例中雙向約束過程示意圖； [0042] 圖3為實(shí)施例中雙向鄰域約束過程示意圖； [0043] 圖4為實(shí)施例中獲得新特征近鄰點(diǎn)序列以獲得最近鄰相似比的過程示意圖。 具體實(shí)施方式 [0044] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的較佳實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)闡述，以使本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和特征能更易于被本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，從而對(duì)本發(fā)明的保護(hù)范圍做出更為清楚明確的界定。

5.根據(jù)權(quán)利要求2至4任意一項(xiàng)所述的一種排除鄰域的雙向最近鄰相似比算法，其特征在于：步驟S4中，獲得最終對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)集合 的具體步驟為： S4.1、對(duì)模型關(guān)鍵點(diǎn) 到場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn) 和場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn) 到模型關(guān)鍵點(diǎn) 方向分別實(shí)施一次Nannsr算法，計(jì)算它們的最近鄰相似比得分，分別記為 和 ； S4.2、分別對(duì) 和 賦予相應(yīng)的權(quán)重并進(jìn)行求和，獲得最終得分S： ?（3） 其中， 和 分別表示取較小和較大值， 和 分別表示較小和較大最 近鄰相似比得分的權(quán)重； S4.3、基于上述的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)得分S，將每個(gè)點(diǎn)對(duì)的得分S由小到大排序，從集合 中選取排序后的前K個(gè)得分S所對(duì)應(yīng)的點(diǎn)對(duì)作為最終對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)集合。 6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種排除鄰域的雙向最近鄰相似比算法，其特征在于：所述Nannsr算法的具體步驟為： S10、在每個(gè)模型關(guān)鍵點(diǎn) 所對(duì)應(yīng)的k個(gè)場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn) 中，定義以第一特征近鄰點(diǎn)為球心、半徑為r2的分隔空間區(qū)域； S20、場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn) 作為第一特征近鄰點(diǎn) ，排除場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn) 中除第一特征近鄰點(diǎn) 以外的位于分隔空間區(qū)域內(nèi)的所有特征近鄰點(diǎn)，獲得的新特征近鄰點(diǎn)序列表示為,? 為新的第二特征近鄰點(diǎn)； S30、計(jì)算最近鄰相似比得分 ： ????????????????????（2） 其中 、 和 分別為 、 和 對(duì)應(yīng)的特征描述子。 7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種排除鄰域的雙向最近鄰相似比算法，其特征在于：若k個(gè)場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn)都位于分隔空間區(qū)域，則選擇距離 最遠(yuǎn)的特征近鄰點(diǎn)作為 。 8.一種電子設(shè)備，其特征在于：包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)至少一個(gè)程序，所述處理器用于加載存儲(chǔ)器中的程序以執(zhí)行如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述算法。 9.一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其中存儲(chǔ)有處理器可執(zhí)行的指令，其特征在于：所述處理器可執(zhí)行的指令在由處理器執(zhí)行時(shí)用于執(zhí)行如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述算法。