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。     

改进的ICP算法在三维模型配准中的研究

针对整体与部分3D模型间的配准问题,提出了一种基于自适应最优阈值的迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法。首先使用主成分分析法将模型进行初始配准,并使用三维缩放变换调整模型的大小;然后采用KD-tree进行最近邻搜索以提高对应点的查找速度,计算在不同的阈值下对两模型执行ICP算法的配准误差,并记录误差最小时所对应的阈值Kbest;再以Kbest为阈值重新对两模型执行ICP算法,将目标模型和源模型配准;最后执行三维目标重合度检测算法,根据重合度再进行最后的反转调整。实验结果表明,改进的ICP算法既能配准整体与部分模型,也适用于两个完整模型间的配准,提高了ICP算法的精确度。     

改进ICP算法实现多视点云精确配准研究

复杂面形的三维整体测量能否顺利完成取决于不同视下测得的三维点云的配准精度。研究表明:采用点到点,点到三角面配准方法易受噪声干扰,采用面形比较计算量大,且在平面和标准球面情况下容易失效。以粗配准标记点所在的立方体区域为重合区域,使用点到点的多邻接三角面距离最近的点对作为初始匹配点,并根据几何结构最大相似原则对所求得的多个粗匹配点对进行筛选,再对筛选后的点对应用最近点迭代(ICP)算法。改进后的ICP算法实现了重合区域的快速自动定位,实现了不同视下点云的快速精确配准,在多个实例下获得了配准精度优于0.01 mm的实验结果。     

一种基于MFRAT和ICP的掌纹主线提取和配准算法

为提高受旋转和平移影响的掌纹图像的识别精度,文中采用一种基于方向最近邻域(DNN)搜索的迭代最近点(ICP)图像配准算法,对掌纹主纹线特征图像进行配准,同时在掌纹主纹线特征图像配准过程中采用粗配准和精配准相融合的配准方式.实验结果表明,该方法具有较高的计算效率和较好的抗旋转平移能力.     

基于改进K-Means聚类医学图像配准

ICP算法广泛应用于医学图像配准,但存在浮动点集初始平移矩阵和旋转矩阵对ICP的影响较大,图像配准容易造成目标函数陷入局部最优值且计算量大等问题。论文提出了基于改进K-Means聚类医学图像配准算法,该方法通过计算出参考图像和浮动图像的质心,获得配准平移初始值;对医学图像坐标进行中心化处理,通过改进的K-Means聚类方法把图像坐标聚成2类;把这2个聚类中心拟合成一条直线,求得该条直线的斜率,进而求得相关倾斜角,获得配准旋转初始值;使用BSGO自动选择特征点,得到参考点集和浮动点集。通过实验得出该算法既可用于单模态图像配准,也可用于多模态图像配准;具有运算量少、图像配准速度较快、计算比较简单、精确度较高等特点,并且解决了图像配准容易陷入局部最优的问题。     

基于改进FCM聚类医学图像配准

ICP和互信息广泛应用于医学图像配准,但存在以下问题：其计算量非常大,耗时长;受初始旋转和平移参数影响较大,图像配准容易造成目标函数陷入局部最优值。该方法通过计算参考图像和浮动图像的质心,获得配准平移初始值;对医学图像坐标进行中心化处理,通过改进的FCM聚类方法把图像坐标聚成2类;把这2个聚类中心拟合成一条直线,可以算出该直线的斜率,得出其倾斜角,从而获得配准旋转初始值。实验结果表明,该方法既可用于单模态图像配准,也可以用于多模态配准。还具有运算量少、图像配准速度较快、计算比较简单、精确度较高等特点,并且解决了图像配准容易陷入局部最优的问题。     

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...     

一种机器人触视觉图像配准方法的研究

遥操作机器人触觉与视觉图像的配准是这两种图像信息融合的关键技术．提出了一种基于OCD-ICP(Optimize Corner Detection—Iterative Closets Point．优化角点集提取——迭代最近点)的图像配准方法．该方法利用图形学原理．对图像边缘角点候选点集提出了四个筛选规则．逐步筛选得到优化的角点集，并在此基础上利用迭代最近点的方法得到最优配准变换参数．实验证明，该方法能够有效的检测到正确的曲线角点集，利用此角点集的ICP方法有较高的配准精度和速度．     

基于改进的差异演化算法的多视角离散数据配准*

针对初始位置差异比较大的不同视角的离散数据的配准,提出了基于差异演化算法和ICP的数据配准方法。首先通过改进的差异演化算法进行点云数据的粗配准,然后利用ICP算法进行精确配准。在演化过程中,通过四元素法减少解空间个体参数个数,对选择操作进行修改;同时采用自适应的交叉和变异概率,以避免过早收敛,提高差异演化的寻优速度。通过实例验证算法有较好的配准效果和运行速度。     

基于改进ICP算法的点云自动配准技术

在零件的型面检测过程中,通常有数据采集、曲面重构、曲面配准和误差求取几个步骤。其中,曲面之间的配准是检测中关键的一环。针对传统的经典ICP(Iterative Closest Point)算法在配准过程中受噪声干扰大、鲁棒性差的缺点,在应用点云主方向贴合的粗略配准基础上,以经典的ICP算法为基础,提出了点云数据的欧氏距离阈值去噪和点云的方向矢量夹角阈值两种方法改进ICP算法,并应用改进算法作为点云之间的精确配准算法。对于经过初始配准的点云数据使用欧氏距离阈值法剔除点云间点对的噪声,并经点云各点间的方向矢量夹角阈值进行对应点采样,提高了传统ICP算法的效率和精度。经飞机和汽车零件点云配准实验验证,本算法的配准误差在±1μm内。算法具有设计简洁,响应快速的特点,有实际工作意义。     

一种改进的曲面配准方法的研究

实际应用中经常需要对两个三维曲面模型进行配准。最近邻点迭代（ICP）算法是目前最常用的一种曲面匹配方法,传统的ICP算法效率很低,不能满足实时的要求,Rusinkiewicz等人提出一种快速ICP算法,极大地提高了配准效率,然而当两个模型旋转错位较大时不能进行正确的配准。该文提出一种改进的基于ICP的曲面匹配方法,先进行粗略配准,再运用一种改进的快速ICP算法进行精确配准,经测试该方法不仅得到了很好的配准效果,而且配准效率达到了实时的要求。     

基于ICP和CPD的颅骨自动配准算法

颅骨配准是计算机辅助的三维颅面复原技术的重要研究内容之一.颅骨配准的准确与否会直接影响到将来颅面复原的准确性.为此,提出一种新的3D颅骨自动配准算法.该算法考虑到颅骨模型的特殊结构与实现的简便性,首先自动提取颅骨不光滑区域的脊线(Crest lines)以及光滑区域的顶点作为特征点,然后利用迭代最近点(ICP)算法进行粗配准,在此基础上,再采用CPD(Coherent Point Drift)算法对颅骨进行精确配准.实验结果表明,该算法能有效提高颅骨配准的准确性并对缺损颅骨具有一定的鲁棒性.     

基于改进SURF的快速图像配准算法

针对传统加速鲁棒特征(SURF)匹配算法存在实时性不高,误匹配等问题,提出了基于改进SURF特征提取快速的图像配准算法.利用快速黑塞(Hessian)矩阵提取图像特征点,根据图像熵信息对特征点进行筛选,采用改进的快速近邻搜索算法进行特征匹配,到用随机抽样一致(RANSAC)算法剔除误匹配对.实验表明:改进后的算法有效改善了匹配效率,提高了匹配准确度.     

基于ICP和SVD的视网膜图像特征点配准算法

视网膜图像配准是视网膜眼底疾病诊断及激光治疗中的关键一步 .针对荧光造影视网膜图像和无赤光视网膜图像的特点 ,提出一种采用迭代最近点 (ICP)和奇异值分解 (SVD)的方法 ,用于视网膜图像之间的配准 .即用 ICP算法确定两个特征点集的对应性及点集数目不等的问题 ,用 SVD方法求解空间变换参数 .实验证明在一个点集数目缺少75 %的情况下 ,算法仍然能达到较好的配准精度 ,可以满足荧光造影和无赤光视网膜图像之间的配准 ,且具有运算速度快的特点     

基于ICP算法的医学图像几何配准技术

几何配准是医学图像领域研究的重要内容，医学图像几何配准的目标就是建立术前和术中两组点的变换关系。该文利用股骨为模型，讨论了基于轮廓特征的ICP医学图像几何配准算法，从技术上实现了术前建模和术中取点，并编制相应的ICP算法程序。     

基于纹理特征的三维点云数据配准算法研究

使用Kinect可以方便地获取物体的纹理图像和三维点云数据。研究一种通过获取纹理图像的特征点进行快速三维点云数据配准的算法．并最终应用到室内环境的三维场芾重建中。实验表明,此算法具有直观、实现简单、运算量小等优点。     

模拟鼻整形术中三维图像配准的研究

随着医疗水平的提高,人们对整容手术的要求越来越高。术前准确有效的医患沟通成为手术成败的关键。一套模拟术后患者脸部图像的系统将显著提高医患沟通效率和准确性。通过三维图像配准,医生可以就患者术前术后鼻部变化进行对比,也可以就预期结果与实际结果进行对比。对刚性和弹性医学图像配准在模拟鼻整形术中的适用性进行了研究,对配准算法的准确度以及效率进行了讨论,着重讨论了不同算法变换参数的搜索策略。同时,讨论了自动控制点的设置。     

二维点轮廓与矢量轮廓配准研究

在平面类零件的光学测量中,二维点轮廓与矢量轮廓的配准是关键算法,配准精度 直接影响测量精度。针对平面类零件的配准问题,提出了基于形状特征函数的粗配准算法和二维 矢量最近点迭代(ICP)精配准算法。利用角度距离图法将矢量图形的几何信息转化为独立于坐标系 的连续函数,进而实现粗配准算法。基于平面上点与曲线的最近距离算法计算配准目标函数,给 出了不同于传统的ICP 算法的直接求解目标函数的解析方法,有效提高了算法效率。利用实例验 证分析了该算法的高效性和可靠性。     

分形维数的全局点云初始配准算法

针对重叠率低、角度大的点云数据之间的配准进行了研究,提出基于分形维数的全局点云初始配准算法。计算点云中各点的维数值;通过维数属性,从点云中提取特征点;聚类特征点,形成全局结构;从全局结构中,获得全等三角形对,作为匹配点对,进行初始配准;进行剪枝迭代最近点（Trimmed Iterative Closest Point,Trimmed-ICP）细配准。该算法与全局最优迭代最近点（Global optimal Iterative Closest Point,Go-ICP）算法相比,能够有效缩小不同角度的点云数据之间的位姿差异,显著提升对重叠率低、角度大的点云数据的配准效果。