基于颅骨自动配准的颅面复原方法

主要介绍了基于颅骨配准的颅面复原方法,其中颅骨配准算法采用ICP+CPD方法。试验表明,该方法复原效果良好,并对缺损颅骨具有一定的鲁棒性。     

文物点云模型的优化配准算法*

目的 针对带有噪声的文物点云模型,采用一种由粗到细的方法来实现其断裂面的精确配准。方法 首先采用一种变尺度点云配准算法实现粗配准,即配准测度函数的尺度参数由大到小逐渐变化,可避免算法陷入局部极值,并获得较高精度的初始配准结果。然后采用基于高斯概率模型的改进迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法进行细配准,可以有效地抑制噪声对配准结果的影响,实现断裂面的快速精确匹配。结果 采用兵马俑文物碎块的配准结果表明,该优化配准算法能够实现文物断裂面的精确配准,而且在细配准阶段取得了较高的配准精度和收敛速度。结论 因此说,该优化配准算法是一种快速、精确、抗噪性强的文物点云配准方法。     

扫描点云的一种自动配准方法

针对无任何预知信息下的扫描点云数据配准问题,通过引入新的匹配点对度量准则和改进最近点迭代算法,提出一种扫描点云数据的自动配准方法.该方法分为初始配准和精细配准2个阶段.初始配准阶段中,在考虑孤立点的曲率相似度的基础上,通过引入一种新的点的邻域曲率相似度度量准则,构造出一个有效的一一对应的初始匹配点对数组;然后根据刚体变...     

基于特征点和改进ICP的三维点云数据配准算法

在光学非接触三维测量中,复杂对象的重构需要多组测量数据的配准。最近点迭代(ICP)算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种经典的数学方法,为了获得更好的配准结果,在ICP算法的基础之上,提出了结合基于特征点的等曲率预配准方法和邻近搜索ICP改进算法的精细配准,自动进行点云数据配准的算法,经对牙齿点云模型实验发现,点云数据量越大,算法的配准速度优势越明显,采用ICP算法的运行时间(194.58 s)远大于本算法的运行时间(89.13 s)。应用实例表明:该算法具有速度快、精度高的特点,算法效果良好。     

加入迭代因子的层次化颅骨配准方法

目的 在基于知识的颅面复原中,为了对未知颅骨的面貌进行复原,需要在颅骨库里寻找相似颅骨,将相似颅骨的面皮作为参考。寻找相似颅骨的过程即颅骨配准,配准的精度和效率是两个重要性能指标。本文提出一种基于特征区域和改进ICP（iterative closest point）算法的层次化颅骨配准方法。方法 首先,将颅骨模型去噪、简化并归一化,通过计算体积积分不变量,确定每个点的凹凸性;使用K-means方法,将颅骨上的点聚类为多个或凹或凸的特征区域。然后,通过主成分分析法来计算两个颅骨的相似特征区域,对每一个可能的匹配计算3维变换,将两个颅骨粗略对齐;最后,采用加入迭代因子的方法对ICP算法进行改进,使用改进的ICP算法对颅骨进行精配准。结果 将本文方法用于颅骨模型、兵马俑模型以及公共数据集中的3维模型配准,经典ICP算法的配准时间分别为6.23 s、7.61 s、4.17 s,改进的ICP算法配准时间分别为3.02 s、3.23 s、2.83 s,算法效率提高了约2倍,配准效果也有明显提高。实验中通过对迭代因子的测试,发现不同的数据集需要设定不同的迭代因子。结论 本文所提出的基于区域特征的层次化配准方法提高了颅骨配准的精度和效率,整个过程不需要人工干预,该算法具有一定的普适性,可用于相似3维模型配准。     

三维重建中点云模型与纹理图像的配准

研究三维立体图像优化问题,实现高真实度的纹理图.由于立体图像重建过程产生累加误差,影响匹配精度.目前半自动和自动纹理贴图中三维扫描数据与高分辨率纹理图像对应点配准精度低、计算量大.为解决上述问题,在标准ICP(Iterative Closest Point)算法的基础上,提出一种改进的LM-ICP 2D和3D配准算法.通过法向量内积加权的最近点迭代,动态更新特征对应,减小误匹配点对配准精度的影响,并利用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化投影矩阵.采用真实数据进行仿真.实验表明,提出的算法能得到精度高、真实性强的匹配图像效果,为设计提供参考.     

一种基于曲率的点云自动配准算法

针对兵马俑破碎俑片虚拟复原过程中拼接效率低的问题,提出了一种新型的基于曲率的散乱点云数据自动配准算法.该算法利用MLS表面计算出两组点云中每个点的曲率,提取局部曲率变化最大的特征点,并计算曲率的Hausdorff距离来获得初始匹配点,然后根据初始匹配点之间极大极小曲率的相似度函数,采用粒子群优化算法确定精确匹配点.最后用四元组法求得坐标变换实现粗配准,并且用迭代最近点算法提高配准精度.实验验证了算法的有效性和稳定性.     

特征点自动标定的颅面复原及其评估方法

为了采用计算机技术从人头颅骨样本重构出个性化的三维表面面部特征,提出一种特征点自动标定的颅面复原算法.首先利用特征点自动标定算法对待复原颅骨模型进行特征点标定;然后在基于模板变形的颅面复原算法基础上引入Laplace坐标网格变形技术,以实现待复原颅骨模型的颅面复原.为了验证文中算法进行颅面复原结果的可靠性,提出一种采用计算颅面整体特征和局部特征相似度的颅面复原结果评估方法.实验结果表明,文中提出的特征点自动标定算法大大提高了颅面复原前期工作的效率,颅面复原算法对待复原颅骨的颅面复原取得了良好的复原效果;同时,颅面复原结果评估方法达到了主观与客观评价上的一致,对复原结果验证有良好的指导作用.     

基于局部特征的点云配准算法

针对覆盖率较低的点云,提出一种基于局部特征的点云配准算法。首先提取点云 的局部深度、法线偏角和点云密度等局部特征,得到局部特征描述子;然后计算局部特征集的 相关性,得到相关候选点集;再次通过删减外点达到点云粗配准的目的;最后采用基于旋转角 约束和动态迭代系数的改进迭代最近点(ICP)算法,实现点云的细配准。实验结果表明,基于局 部特征的点云配准算法可以实现覆盖率较低点云的精确配准,是一种精度高、速度快的点云配 准算法。     

基于特征点匹配的排水管道声点云模型配准算法

三维重建技术逐渐成为获取全面、完备、准确的排水管道信息的关键手段。而实际检测受到管道堵塞等工况与管道检测规程等因素限制,造成所获得的管道声呐点云模型会出现位姿不同、部分重叠或空缺等情况,需要通过配准获取完整管道模型。同时,传统ICP算法针对管道模型存在效率低、精度差的问题。因此,该文提出基于特征点匹配的粗配准与改进的ICP精细配准相结合的点云配准算法。首先,利用ISS特征点检测法检测出模型特征点,通过FPFH对特征点进行进一步的描述;其次,采用RANSAC算法筛选出正确特征匹配点集,利用四元数法解算出初始变换参数完成粗配准;最后,在粗配准基础上,通过改进最近对应点查询的ICP算法完成精细配准。实验结果表明了该文算法的可行性与优越性,能为后续排水管道缺陷检测提供高完备、全面、准确的点云模型。     

约束改进的ICP点云配准方法

提高配准速度和精度是点云配准研究的重点。提出一种距离约束改进的迭代邻近点算法,针对邻近点法中找到的配准点,采用最近原则排除含相同点的点对;使用配准点重心作为参考点,结合点对距离约束排除误配准点对后进行点云配准;与使用点云重心作为参考点的方法和迭代邻近点算法进行了比较。实验结果表明,在配准速度和精度方面,提出的算法都有了提高,实现了点云的快速、准确配准。     

融合图像特征的一致点匹配方法及其应用

提出一种基于图像特征的一致点漂移匹配方法进行3维形状点集对齐,在匹配过程中结合点的几何空间信息和图像特征信息构造目标函数,依据点之间的图像特征差异调整原始一致点漂移匹配方法中的高斯混合模型。使用3维前列腺和肝脏点集进行匹配的仿真实验,结果表明本文方法可有效减少匹配误差,其中肝脏点集匹配误差从1.84 mm降低到1.54 mm,前列腺点集匹配误差从0.83 mm降低到0.60 mm。利用本文提出的形状点集对齐方法建立活动外观模型,对3维前列腺CT图像进行分割,分割精度有一定提高,即体素正确覆盖率从88.7%提高到90.2%。     

邻域特征在点云配准中的应用

针对大规模散乱点云的配准,提出一种基于邻域特征的配准方法,该方法由初始配准和精确配准组成。首先,对目标点集进行加权处理,以此来有效减少匹配点对的数量;其次,在重心距离特征的基础上,增加了一个角度特征量来排除错误点对,并完成初始配准;最后,使用特征改进的迭代最近点(ICP)算法进行精确配准。实验结果表明,该方法初始配准结果良好,二次配准效果更加准确,达到了多视角点云的配准要求。     

三维点云配准方法研究进展

点云是一种3维表示方式,在广泛应用的同时产生了对点云处理的诸多挑战。其中,点云配准是一项非常值得研究的工作。点云配准旨在将多个点云正确配准到同一个坐标系下,形成更完整的点云。点云配准要应对点云非结构化、不均匀和噪声等干扰,要以更短的时间消耗达到更高的精度,时间消耗和精度往往是矛盾的,但在一定程度上优化是有可能的。点云配准广泛应用于3维重建、参数评估、定位和姿态估计等领域,在自动驾驶、机器人和增强现实等新兴应用上也有点云配准技术的参与。为此,研究者开发了多样巧妙的点云配准方法。本文梳理了一些比较有代表性的点云配准方法并进行分类总结,对比相关工作,尽量覆盖点云配准的各种形式,并对一些方法的细节加以分析介绍。将现有方法归纳为非学习方法和基于学习的方法进行分析。非学习方法分为经典方法和基于特征的方法;基于学习的方法分为结合了非学习方法的部分学习方法和直接的端到端学习方法。本文分别介绍了各类方法的典型算法,并对比总结算法特性,展望了点云配准技术的未来研究方向。     

基于移动最小二乘曲面的点云拼接算法

针对现有点云拼接方法受被测零件复杂外形和测量噪声影响的问题,提出基于移动最小二乘( Moving Least-Squares,MLS)曲面的点云拼接算法.该算法利用一种极值投影方法来有效计算点到MLS曲面的对应点,并结合迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法将各个视角的点云统一到该ML...     

基于相关熵的多视角彩色点云配准

针对双视角彩色点云配准问题,提出了基于相关熵的彩色点云配准算法,以增强传统配准方法的鲁棒性、提高配准精度.该算法在迭代最近点算法的基础上,利用HSV颜色空间的色调,结合传统三维空间坐标构成四维空间辅助配准,同时,引入相关熵以减小离群值和噪声对配准造成的影响,从而达到更精确的配准效果.完成双视角配准后,将该算法所计算的变...