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。     

一种非刚性医学图像点配准方法

非刚性图像配准问题已成为医学图像分析中一个非常具有挑战性的问题。基于薄板样条的方法,以薄板样条（TPS）为形变模型,引入实匹配矩阵,把薄板样条参数表示成仿射分量和非仿射分量,并分别进行求解。与其他非刚性配准算法相比,该算法能有效的处理冗余点,抗噪能力较强。实验结果表明,该方法在非刚性配准中具有较好的鲁棒性。     

基于邻域结构和驱动力准则的非刚性点集配准

非刚性点集配准的关键是找到点集之间的正确对应关系。传统点集配准方法通常将特征点的全局空间距离作为判别准则,而未考虑点集的邻域结构信息,容易产生误匹配,为此,文中提出了一种基于邻域结构和驱动力的非刚性点集配准算法。首先,在一致性点漂移(CPD)算法的基础上,提出了一种局部距离计算方法,并将其与空间距离相结合,有助于提高匹配精度;此外,对传统形状上下文方法进行了改进,构建了一种新的驱动力准则,以在初始配准过程中提高搜索速度,在后期减小配准误差;最后,采用期望最大化(EM)算法迭代求解各点对的对应关系。在常用国际点集数据集上的仿真实验结果表明,在非刚性变形、噪声、异常点和遮挡等情况下,文中算法比经典算法具有更高的鲁棒性,匹配准确率也更高,并且对真实图像可以获得比较理想的配准效果。     

一种非刚性医学图像的点配准方法

提出了一种具有鲁棒性的进行非刚性医学图像点配准的新方法。为了更好地处理点配准中的冗余点问题，对冗余点进行了建模，在此基础上对点配准能量函数进行了改进。使用确定性退火优化算法对改进后的能量函数进行最优化从而得到配准的非刚性变换，避免了优化过程中出现的局部极小值解。该方法能有效地处理冗余点。抗噪声能力较强，可以很快地配准带有噪声且有冗余点的非刚性医学图像。使用薄板样条对三维腹部医学图像进行全局弹性配准，实验结果显示配准的精度可以达到亚像素精度。     

基于局部特征射影变换的组织切片图像非刚性配准

针对组织切片图像配准问题,研究一种以局部特征射影变换配准方法为基础的全局非刚性配准方法以获得更好的匹配效果。首先,采用空域增强与频域增强结合的方法对图像进行预处理,应用匹配滤波突出组织四周的轮廓特征;其次,提取处理后的图像的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform, SIFT)特征并进行初步的匹配,根据匹配的特征点的坐标通过随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)方法计算两幅图像之间的射影变换矩阵参数并进一步剔除离群点,该矩阵可用于全局配准;最后,同样根据RANSAC方法提取出的特征点采用K近邻方法对图像进行区域划分,针对不同局部区域单独求解射影变换矩阵,并与全局配准矩阵进行比较筛选得到组织切片全局非刚性配准模型。实验结果表明对于不同的组织切片图像,局部射影变换配准的方法基本都可以提高配准的准确率,但对于局部变形较小的图像对,局部射影配准对配准精度的提高有限。     

基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法

针对含有噪声和外点的三维点云刚体配准问题,由于迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法的配准精度较低,为此,该文提出了一种基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法。考虑到伪Huber损失函数对噪声和外点不敏感、鲁棒性强,首先,建立了基于伪Huber损失函数的三维点云刚体配准模型。其次,利用RGB-D点云数据中颜色信息辅助建立点云对应关系,以提高改进ICP算法中对应点匹配的准确性。最后,结合奇异值分解(singular value decomposition, SVD)和Levenberg-Marquardt(LM)的优化算法对三维点云刚体配准模型进行优化求解。实验结果表明,该文所提三维点云刚体配准方法的配准精度高,能够有效抑制噪声和外点对配准精度的影响。     

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.     

基于有限内存Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno优化算法的图像非刚性配准方法

图像配准可以分为刚性配准和非刚性配准两类,图像非刚性配准是图像处理研究的热点和难点,其中的参数模型往往转化为无约束优化问题的求解,当参数数目较大时求解比较费时,提高此类算法效率的关键之一是减少迭代算法中矩阵的计算量和存储量.本文研究了一种非刚性配准方法,该方法应用Basic样条自由变形模型,此模型改变控制点只影响其附近...     

点云数据的自动配准算法研究

针对传统ICP(Iterative Closest Points)配准算法计算量大、收敛速度慢且要求待配准的两片点云数据重合程度较高的问题提出了一种改进方法:首先基于均匀采样法精简点云数据;其次采用Kd-Tree算法查找最近点并基于距离阈值剔除错误匹配点;接着优化目标误差函数,计算点到切平面的距离;最后采用多角度的全局配准方法将两片重合程度最小的点云较好地配准在一起.通过对比实验,验证了本文的改进型ICP算法在运行时间和配准精度上都对传统的ICP算法做出了较大改进,取得了较好的配准效果.     

基于遗传算法和最近点迭代法的多视角数据配准

针对复杂零件多视角下测量的数据,最近点迭代法（ICP）对两个点云相对初始位置不能相差太远的要求,提出了一种初始对齐和精配准相结合的方法来进行测量数据的配准,通过简单易行的各视角点群形心的坐标变换进行初始对齐,以提高遗传算法（GA）二次配准的寻优速度,再利用ICP实现快速的精确配准,具有更高的可靠性和稳定性.     

基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法

提出一种基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法。首先,根据SIFT算法分别在参考影像与待配准影像中提取特征点;然后,对特征点进行匹配,并利用RANSAC一致性分级检验方法,由粗至精分级排除错误匹配点;最后,利用同名匹配点构建薄板样条配准模型,并完成图像配准结果。实验结果表明,文中方法能有效解决遥感影像在时相变化、几何变形等条件下的配准,具有较高的实用性。     

基于统计形变模型的多模医学图像非刚性配准方法研究

多模医学图像间可能存在复杂的非刚性形变,矫正这类形变需要采用具有较高自由度的非线性变换模型.直接求解非线性变换的高维参数,不仅会增加配准时间,而且也影响配准精度.为此,本文提出一种基于统计形变模型的配准算法,该算法利用统计形变模型对大量多模图像间的非刚性形变进行统计学习,利用由此建立的模型大幅减少变换模型的参数,达到提高图像配准效率和精度的目的.大量的实验结果表明：与基于传统自由形变模型的配准算法相比,本文提出的基于统计形变模型的配准算法其效率可以提高52%,同时目标配准误差平均减少0.503 2个像素.     

空间点集配准算法研究

研究不同坐标系下空间点集的配准算法.所提出的算法分为粗配准和精配准两个阶段.粗配准是利用主成分分析方法对每个点集计算其3个主轴.然后通过空间变换将两个点集的主轴一一对应,使得两个点集大致对齐.精配准利用改进后的最近点迭代方法对两个点集进行局部优化,最终达到初始方向相差较大的两组点集在同一坐标系下的精确配准.模型实验验证了该方法的有效性和精度.实验结果表明,算法通过粗配准有效地将两组点集的主轴对齐,同时,精配准对粗配准的结果进一步优化,使得初始方向相差较大的点集间实现精确配准,提高了配准的精度.     

基于改进多尺度ASM和非刚性配准的4D-CT左心室分割

64排及以上多层螺旋CT(MSCT)能提供含有时间信息的四维CT成像数据,可用于动态心、肺等功能的分析.为此提出了基于改进的多尺度ASM和非刚性配准的分割方法,从心脏MSCT四维数据集中提取左心室腔和心肌.该方法根据MSCT层片间的特点,采用改进的特征点标记方法对收缩末期的左心室进行形状建模,在基于改进的模型定位和搜索算法基础上,运用多尺度ASM算法实现三维数据集上的分割.通过互信息量的Demons非刚性配准方法,利用膨胀末期的分割结果实现对其余心相上的左心室配准分割.在256排MSCT四维心脏数据集上的实验表明,该方法对血腔的分割结果和手工分割结果的平均相似度在95%以上,心肌的平均相似度在88%以上.     

基于医学图像配准方法的研究

本文对医学图像的配准方法进行了研究,分析了刚性配准和非刚性配准方法的主要区别和适用范围,并分别对图像进行了两种方法的配准。     

基于特征线提取的三维数据配准

在逆向工程等诸多领域,数据配准都是重要的技术环节;而目前大多数应用,都是基于选取匹配标记点的方式来实现初始匹配;因此寻找一种可靠快速的自动数据配准技术成了目前研究的方向.提出一种基于特征线提取三维数据自动配准技术.通过提取不同视角下点云的特征曲线实现了三维点云数据的配准.实验结果表明了算法的有效性.在有更高精度要求的情况下,此算法的输出结果可以作为其他迭代方法的初值,进一步迭代得到更精确的结果.     

一种医学图像弹性配准方法

针对肝脏和肺部器官在图像配准中特征获取准确度有限性,本文提出了一种机器和人工结合提取特征点的医学图像非刚性配准方法。依据器官中血管形状形成的树状图,使用联合图算法对树状图初步配准后自动提取出特征点,与手工选择的具有解剖意义的点共同构成特征点集。以两幅图像间的互信息作为图像配准测度函数。以确定性退火算法迭代求解最优化配准变换函数。实验证明,该算法能匹配图像的整体结构信息和图像中感兴趣的生理解剖位置,具有很强的鲁棒性。     

基于互信息非刚性医学图像配准的方法

提出了一种基于互信息的对非刚性三维医学图像进行弹性配准的方法．用２Ｄ联合直方图法计算两幅图像重叠部分的图像灰度之间的互信息,使之最大化,从而实现两图像之间的全局仿射配准．然后将两幅图像的重叠部分均分成互为重叠的体积子块,再最大化每对对应体积子块图像灰度之间的互信息,实现每对对应子块的局部刚体配准,并将每个子块的中心作为一一对应的控制点．利用这些均匀分布的控制点对结合薄平板样条插值法实现图像的全局非刚性弹性配准．实验结果表明,该算法可以有效地实现三维图像全局弹性配准,但计算时间较长．     

基于ICP算法的距离图像配准研究

距离图像为构造物体准确的三维几何模型提供了非常好的数据,距离图像配准是三维数字图像造型技术中的关键.文中简要介绍了距离图像的获取原理,详细介绍了基本ICP算法及其常用的最优化解析方法-奇异值分解算法和四元数算法,较全面地分析了人们对ICP算法的各个阶段的改进技术.针对两幅不同视点的距离图像,利用ICP匹配算法,选择合理的匹配策略,通过编程实现了两幅距离图像的配准,取得了较好的效果.     

点云初始配准的优化求解算法

针对基于对应点匹配的点云配准算法过于依赖点云初始位置并且配准效率较低的问题,提出一种基于序列图像运动法重建的点云初始配准算法。首先,根据透视投影原理对相机在点云局部坐标系中的位置进行定位,获取将点云变换到对应相机坐标系的变换矩阵;然后,以图像特征点及其对应的匹配点作为同名点,通过重建序列图像对相机外参数进行全局优化;最后,根据推导的初始配准公式快速实现点云初始配准。实例验证结果表明,该初始配准算法对点云的初始位置无严格要求,能以较小的计算量获取近似全局最优的点云初始配准结果;将初始配准参数作为迭代最近点算法的初始值,可有效提高迭代最近点算法配准的稳健性,计算效率提高了30%以上。