一种牙冠预备体三维数字化模型的就位倒凹检测方法

基于三维扫描和逆向工程技术,研究牙冠预备体就位倒凹的检测及量化方法。在教学用标准牙列石膏模型上,对左侧上颌第一磨牙进行全瓷冠牙体预备。用牙颌模型三维激光扫描仪获取牙冠预备体三维点云数据,在交互提取牙冠预备体特征边缘线的基础上建立就位倒凹检测柱面。结果从牙冠预备体三维数字化模型,得到了就位倒凹的量化指标。说明应用逆向工程软件,初步建立了一种牙冠预备体就位倒凹的定量检测方法。     

基于特征曲面的ICP配准融合牙种植虚拟导板设计

针对种植导板制作效率和精度较低的问题,利用法向特征曲面和ICP算法,配准融合Delaunay重建的牙颌模型和CT分割模型,通过虚拟牙颌骨结构信息确定种植体位置和虚拟导板的拟合面,完成牙种植导板的设计并生成STL数据。实验结果表明,配准融合的导板更加便捷、精确。     

基于M估计的稳健配准

在计算机视觉和逆向工程领域,数字化测量数据与其CAD模型间的配准是一个值得研究的问题.基于3个基准点的对齐方法实现数字化测量数据与CAD模型的粗配准,使得变换后的测量数据与CAD模型比较接近,再通过M估计来实现稳健配准,这可以去除原始测量数据中的不好数据,同时较快地获得模型变换并实现精确配准.试验结果表明,该算法能很好地实现点集与三维模型间的配准.     

基于遗传算法的点云注册技术研究

提出了一种基于遗传算法的点云配准技术,将点云数据与3D模型进行配准,对模型建立KD树,进行最近邻搜索,获取点云到3D模型中最近的点,根据各点到模型的距离来作为适应度判断依据.仿真结果表明:该算法达到一定的配准精度,具有全局收敛、配准时间短、对初始位置要求不高的特点.     

三维扫描系统中的数据配准技术

通过引入特征点和改进最近点迭代法,提出了一种在三维扫描系统中对三维点云数据进行配准的方法。该方法通过对特征点的提取,首先得到一组匹配点对,然后运用SVD矩阵分解算法求出转换参数R和T,进而以此作为最近点迭代法的初始值,并对最近点的求法和迭代截止条件作了改进,得到了很好的配准效果。该文论述了该方法的基本原理,并通过不同视觉下物体三维测量点云数据配准的应用实例证明了该方法的有效性。     

历史建筑三维激光扫描建模方法研究

优秀历史建筑数字化保护已经成为影响广泛的社会性问题.以同济大学文远楼为例,提出了一种以三维激光扫描仪和全站仪为主要数据获取手段的针对大型历史建筑数字化工程方法 .首先对目标体进行分站扫描,获得点云数据,同时使用扫描仪和全站仪采集每站靶标数据;然后,利用Matlab编程实现转换算法,根据采集的同名点靶标数据进行配准计算,将每站点云数据转换到统一的坐标系下,并对转换模型精度进行分析;最后将完全配准的点云数据网格化并修饰处理,建立真三维的历史建筑数字化模型.实验结果表明,采用的建模方法快捷、有效,配准模型精度较高,最终建立的三维模型真实,保留了其细部的特征.     

基于非刚性ICP的三维人脸数据配准算法

三维人脸扫描数据的配准是三维人脸统计学习的基础和前提。为了解决离散点群数据的精确配准问题,该文提出一种融合弹性形变的非刚性最近点迭代(ICP)三维人脸数据配准算法。该算法利用稀疏的特征点逐步形变一个高分辨率的三维模板网格(模板三维人脸)以逼近三维人脸扫描数据(目标三维人脸)。此形变过程可以建模为一个关于模板人脸上每个顶点的仿射变换的优化问题。此外,该算法通过引入弹性形变在不损失配准精度的前提下加速了配准过程。在此基础上,该文提出一种融合弹性形变和三维配准的三维人脸的头部缺失数据补齐算法,使得三维人脸模型更具有真实感和完整性。实验表明,该算法比一种目前较为广泛应用的人脸头部补齐算法更具鲁棒性。     

基于一阶展开多项式快速趋近的非线性ICP配准理论模型

针对传统离散点云ICP配准算法迭代次数多、收敛慢等特点, 提出以3D点集间共轭点欧氏距离之和最小为理论基础的非线性最小二乘配准数学模型。通过对真实激光雷达扫描点云进行配准对比实验, 表明在初值条件相同情况下, 所提出的非线性ICP配准模型不仅能与传统ICP配准达到同样的配准精度, 而且能在6~7次左右达到快速迭代收敛, 是实现传统ICP配准模型的一种新途径。     

基于一阶展开多项式快速趋近的非线性ICP配准理论模型

针对传统离散点云ICP配准算法迭代次数多、收敛慢等特点,提出以3D点集间共轭点欧氏距离之和最小为理论基础的非线性最小二乘配准数学模型。通过对真实激光雷达扫描点云进行配准对比实验,表明在初值条件相同情况下,所提出的非线性ICP配准模型不仅能与传统ICP配准达到同样的配准精度,而且能在6~7次左右达到快速迭代收敛,是实现传统ICP配准模型的一种新途径。     

基于ICP算法的脊椎手术导航配准技术

针对计算机辅助脊椎手术三维导航技术中术前CT图像与术中实际对象的配准问题,提出一种基于Visualization Toolkit(VTK)的在三维可视化平台环境下通过电磁定位系统进行配准的两步配准策略:首先,在虚拟空间和实际空间中的脊椎骨表面取几个特征点,进行粗配准;然后,在实际空间利用电磁定位探针在脊椎骨表面取点,并从虚拟空间提取对应的脊椎骨表面点;最后通过ICP(最近点迭代)算法进行精细配准.同时对ICP算法进行了模拟验证和精度分析,以脊柱模型骨为对象进行了脊柱手术导航配准精度实验,并进行了误差分析.结果表明这种配准方法简单可靠,在模型骨情况下最后的配准精度可达到临床手术的要求.     

采用特征预处理ICP算法的机器人运动环境建图

针对机器人运动环境建图中迭代最近点(ICP)算法的扫描配准过程存在关联点对对应困难、迭代初值要求高的问题,首先,提出一种特征预处理的粗配准方法,以保证配准过程的迭代初值较小;然后,基于扫描点过滤思想对粗配准后存在较大误差的数据进行过滤,剔除测量噪声,提高点对关联准确率.结果表明:经过特征预处理的粗配准及噪声剔除后的改进ICP算法能够有效地进行扫描配准,解决机器人运动环境建图存在的问题.     

稀疏激光扫描点的自主移动机器人地图创建

在自主移动机器人实际地图创建中,针对迭代最近点(ICP)算法不符合一对一单映射关系的问题,提出一种稀疏扫描点的对应点对搜索方法.首先,在方向和位置上对相邻两次激光扫描点集进行粗配准;然后,对配准结果建立一种对应点对搜索机制,剔除无效对应点;最后,采用ICP算法对剩余数据进行精配准.结果表明:文中方法可有效处理无效对应点,提高算法的配准精度,在实际环境中具有准确性和有效性.     

基于混合算法的点云配准方法研究

为解决ICP( Iterative Closest Point) 算法对初始点云位置要求高且易陷入局部最优的问题,提出一种新的配准方法。首先遵从优势互补基本思想,结合将人工萤火虫算法和粒子群算法生成自适应人工萤火虫-粒子群算法( AAGPSO: Adaptive Artificial Glowworm-Particle Swarm Optimization) ,以使算法的收敛速度变快,解的精度得到提高; 其次优化迭代最近点算法( ICP) ,将已改进的AAGPSO 算法引入ICP 配准算法中进行点云配准,解决ICP 算法因点云的初始位置相差较大而陷入局部最优问题,加快整体的配准效率。通过实验对比原始ICP 配准方法和改进的配准方法并对其进行误差分析,结果验证了AAGPSO 算法在传统ICP 算法的基础上提高了配准精度,并且加快了算法收敛速度,改进的配准方法具有明显优越性。     

基于NDT与ICP的快速点云配准算法

点云配准是三维重建过程的关键一步。传统配准算法的速度较慢,尤其是在两个点云距离较远或点云数据较大的时候,为此本文提出了一种基于NDT和ICP的快速点云配准方法,能够有效地减少配准时间。本文算法主要分为三步：(1)采用NDT算法进行点云粗配准,调整两点云间的距离和点云姿态;(2)采用ICP算法对粗配后的点云数据进行微调,调整点云位置与姿态;(3)采用ICP算法对微调后的点云进行精确配准。实验结果表明,与传统算法相比,在点云数据量较大或者两个点云距离较远的情况下,本文算法也能够达到较快的配准速度与较高的配准精度。     

基于三点法和ICP算法的手术导航系统患者配准

为提升手术导航系统的患者配准精度和操作效率,提出一种将三点法与迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法相结合的配准策略.首先,定义患者配准问题,并介绍术前和术中数据获取方法;然后,以光学定位标记球心为患者空间与图像空间的共同特征,并利用三点法完成初始配准;最后,以经初始映射后的患者点云中各点为球心,建立半径为r的球形区域,并仅保留位于该区域内的图像点云以实现抽样,再利用改进ICP算法对两片点云执行精确配准.实验结果表明,采用所提方法对猪股骨和猪髂骨执行配准的平均误差分别为(0.83±0.10)mm和(0.86±0.09)mm,其精度和稳定性均优于传统ICP算法,且具备高效、易操作的特点以及潜在的临床应用价值.     

A method for range image registration via neural network and ICP algorithm

In this paper, a new integrated registration algorithm based on neural network and ICP (iterative closest point) algorithm is presented. A coarse registration process is implemented with neural network, and then further optimized by ICP algorithm. The corresponding point pairs are found according to the target points’ curvature and color information. Mahalanobis distance, which reflects the scattering degree of point data, is employed to define the closest distance and the closest points. The results of the experiment show that our algorithm has better feasibility, validity and efficiency than the traditional ICP method.     

基于关键点特征匹配的点云配准方法

针对ICP配准算法对点云的初始位置要求高、处理低重叠率的点云配准能力低的问题,提出了一种基于关键点特征匹配的点云配准方法. 设计一种多尺度加权法向投影均值差的关键点提取算法,结合SHOT描述子对关键点进行特征描述,融合几何一致性以及RANSAC算法去除匹配过程中的误匹配点对,优化关键点之间的对应关系,通过奇异值分解计算刚体变换矩阵,完成点云粗配准,使用ICP进行精确配准. 实验表明,本文提出的关键点提取算法能有效提取点云表面特征变化明显的点,使用SHOT特征对关键点进行描述,能够快速、精确地完成点云数据配准,并且对于较低重叠率的点云,也具有较好的配准效果.      

Surface registration algorithm for rapid detection of surface thermal deformation of paraboloid antennas

In order to obtain and master the surface thermal deformation of paraboloid antennas,a fast iterative closest point( FICP) algorithm based on design coordinate guidance is proposed,which can satisfy the demands of rapid detection for surface thermal deformation. Firstly,the basic principle of the ICP algorithm for registration of a free surface is given,and the shortcomings of the ICP algorithm in the registration of surface are analysed,such as its complex computation,long calculation time,low efficiency,and relatively strict initial registration position. Then an improved FICP algorithm based on design coordinate guidance is proposed. Finally,the FICP algorithm is applied to the fast registration test for the surface thermal deformation of a paraboloid antenna. Results indicate that the approach offers better performance with regard to fast surface registration and the algorithm is more simple,efficient,and easily realized in practical engineering application.     

基于特征点提取改进的ICP算法

点云数据在逆向工程,可视化技术,虚拟现实技术,机器视觉等领域具有十分广泛的应用。提出了基于特征点提取的改进ICP算法,在曲率特征和管理点云数据的索引方法 K-D tree的基础上对改进的ICP算法进行了详细的分析,将该算法应用到对雕像数据进行精确配准,实验表明该算法在一定程度上提高了配准的精度和效率。