一种基于预训练视觉特征的非刚性点云匹配方法

本发明提出一种基于预训练视觉特征的非刚性点云匹配方法，包括视觉特征编码、特征优化和形变对齐步骤。首先，对源点云和目标点云分别通过多平面投影映射至二维图像，利用预训练视觉模型提取语义特征并反投影，生成融合语义与几何信息的点特征。然后，采用双通路神经网络分别优化源点云和目标点云的点特征，通过局部几何聚合与全局姿态建模融合，得到优化特征。最后，基于优化特征在源点云构建形变图，单次前馈预测节点刚性变换并单步注册，利用无监督形变损失完成匹配。本发明的方法有效解决无监督、无网格预处理的大形变点云匹配问题，提升噪声、部分点云及异构形状场景的鲁棒性。