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基于稀疏表示的非刚性表面对齐方法技术

技术编号:11869351 阅读:137 留言:0更新日期:2015-08-12 19:00
本发明专利技术属于计算机应用领域、三维测量、配准,为在三维测量中更好的识别正常的数据和野值。为此,本发明专利技术采取的技术方案是,基于稀疏表示的非刚性表面对齐方法,利用表面与纹理的特征描述SHOT(Unique signatures of histograms for surface and texture description)为模板点集中的每个点找到在目标点集中的对应点,用tv-l1建模对非刚性配准的数据模型进行约束,来将具有形变的三维表面数据进行非刚性的配准;在此过程中,寻找对应点,利用全变差-1范数tv-l1建模与对方程组求最优解。本发明专利技术主要应用于三维测量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机应用领域、三维测量、配准,具体讲,涉及基于稀疏表示的非刚 性表面对齐方法。
技术介绍
在计算机应用领域,三维曲面配准是一个非常重要的中间步骤,它在表面重建、三 维物体识别、机器导航等问题中有着极其重要的应用。许多扫描系统只能提供一部分的表 面数据,必须经过配准融合之后才可以获取物体完整的数字模型。在获取数字模型时,由于 自遮挡和传感器范围的限制,需要从多个角度对物体进行扫描。或者,在有了一个完整的模 型之后,只需要扫描动态物体的一部分,将部分数据与完整的模型进行配准,便可以得到一 个新的完整的模型。近日,一些三维扫描设备使得大家对鲁棒的刚性配准算法更加感兴趣, 一些采集设备使用退化的数据来降低成本,这就需要可以处理大量噪声和离群值的配准算 法。 目前为止,多数的曲面配准算法都主要针对刚性配准,也就是说从源点到目标点 的运动时刚性的。针对刚性配准,研宄者提出了很多解决方案,如点标记法、自旋图像、主 曲率方法、遗传算法、随机采样一致性算法等等,这些算法各有特色,在许多特定的情况下 能够解决配准的问题。但是应用最广泛的,影响最大的还是由Besl等在1992年提出的 ICP(Iterative Closest Point,迭代最近点)算法,它是基于纯粹几何模型的三维物体对 准算法,由于它的强大功能以及高的精确度,简单易解的优点,很快就成为了曲面配准中的 主流算法。随着迭代最近点算法的广泛应用,许多研宄者对迭代最近点算法做了详细的研 宄,分析了该算法的缺陷和特点,提出了许多有价值的改进,推动了这一重要算法的发展。 由于近期刚性配准取得的进展,加上快速发展的扫描设备逐渐可以捕捉随时间变 化的三维曲面,非刚性配准逐渐受到了关注。与刚性配准相比,非刚性配准仍然处于起步阶 段。与刚性配准技术相似,传统的非刚性配准技术同样是使用迭代最近点与最小二乘法的 传统ICP方法。这种方法简单易懂,复杂度相对较低。所以有很多有用的技术已经被提出, 改变了数字几何处理的现状,慢慢着眼于动态场景和动态动作。梯度下降法,高斯牛顿算法 是曲面配准中最常用的优化技术。近年来,非刚性匹配的应用已经越来越广泛。但是这种 利用传统ICP算法来解决非刚性配准问题时,同样对野值比较敏感,数据丢失的问题也是 一个大的挑战。
技术实现思路
为克服现有技术的不足,在三维测量中更好的的识别正常的数据和野值。为此,本 专利技术采取的技术方案是,,利用表面与纹理的特征描 述SH0T(Unique signatures of histograms for surface and texture description)为 模板点集中的每个点找到在目标点集中的对应点,用^-^建模对非刚性配准的数据模型 进行约束,来将具有形变的三维表面数据进行非刚性的配准;在此过程中,寻找对应点,利 用全变差-1范数tv-li建模与对方程组求最优解。 为模板点集中的每个点找到在目标点集中的对应点具体步骤是,将高维特征之间 的相似性进行排序,只取前面一部分更为可靠的对应点,找到特殊点的对应关系之后,再根 据特殊点的对应关系,用k_d树最近邻搜索的方法来找目标点集所有剩余点的对应点。 将非刚性配准问题利用tv-^建模具体步骤是:【主权项】1. 一种,其特征是,利用表面与纹理的特征描述 SHOT (Unique signatures of histograms for surface and texture description)为模 板点集中的每个点找到在目标点集中的对应点,用tv-h建模对非刚性配准的数据模型进 行约束,来将具有形变的三维表面数据进行非刚性的配准;在此过程中,寻找对应点,利用 全变差-1范数tv-li建模与对方程组求最优解。2. 如权利要求1所述的,其特征是,为模板点集 中的每个点找到在目标点集中的对应点具体步骤是,将高维特征之间的相似性进行排序, 只取前面一部分更为可靠的对应点,找到特殊点的对应关系之后,再根据特殊点的对应关 系,用k-d树最近邻搜索的方法来找目标点集所有剩余点的对应点。3. 如权利要求1所述的,其特征是,将非刚性配 准问题利用切-^建模具体步骤是:设P= ^"4^,(^ =仏1.4!^是两个点集,点的个数分别为&、队,代表同一个三 维物体扫描结果的两个有重叠的表面,设P为模板(source)点集,Q为目标(target)点集, ε表示点集中三角面片的边,Pi是模板点集中的第i个点,目标点集中与之相对 的对应点,Ri、Rj表示第i、j个点的旋转矩阵,IHI纟表示矩阵的F范数,I I · I I1表示矩阵的 1范数,ti表示第i个点的平移量,在获得了较好的初值情况下,迭代最近点算法可以得到 很好的收敛性,其中α __分别表示两项所具有的权重,E^gid表示数据项的目标 函数能量,用来保证经旋转平移变换后对应点之间的距离总和最小,E s_th表示平滑项的目 标函数能量,保证临近的点拥有尽量相似的变换,Ex是目标方程总的能量,将上述方程重新 描述, min allVHi + ||W(DX - U)s.t, V=M?G (2) s.t.表示使满足,@表示克罗内克积,设每个模板点集中的点的变换参数是一个3X4 的变换矩阵Xi,模板中找到对应点的总数为n,则最终要求的未知数为一个4nX 3的矩阵X : τ,每个模板中顶点的坐标为设Vi= T,与之相对应的目标点集中的 点为Ui,用Wi表示匹配的可靠性,如果模板中的点V 1在目标点集中没有找到与之相对应的 点,则将Wi设为0,否则设为1,W = ,U = T,上标T表示转置,a表 示数据项的权重。4. 如权利要求3所述的,其特征是,定义稀疏矩 阵D、M,得到要解的最优化方程具体步骤是: D则Erigid=丨|W(DX-U)临其中U=τ,I 3是3*3的单位阵; 2)定义稀疏矩阵M,M的行数为模板点集中边的个数,M的列数为模板点集中定点的个 数如果第r条边连接第i个和第j个定点,则%, i= 1,Mp』=-1,G = diag(l,1,1,1),此 时,EsmOOth = Il (M(S)G)XlI1。5.如权利要求1所述的,其特征是,对方程组求 最优解是利用增广拉格朗日方法进行最终求解,具体步骤是: 1) 用表示系数矩阵的库SuiteSparse库来表示稀疏矩阵、进行克列斯基Cholesky分 解、并求解稀疏矩阵的线性方程; 2) 总式:Εμ(ν,Χ, Y) = OcIIVII1 + IIDX - Ullf + <Y, V - BX> + g||V - BXIIi,其中,V = BX,E是目标方程的总能量,B = (M?G), μ是一个正数,选择一个恰当的μ使算法收敛, Y是拉格朗日乘子: Vk+1 = argmin F^(VjXkjYk), Xk+1 = argminF^^1"+1,^Yk); 对变量V与X进行迭代最小化,更新拉格朗日乘子Y,最终得到需要的变换矩阵X。【专利摘要】本专利技术属于计算机应用领域、三维测量、配准,为在三维测量中更好的识别正常的数据和野值。为此,本专利技术采取的技术方案是,,利用表面与纹理的特征描述SHOT(Uniqu本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种基于稀疏表示的非刚性表面对齐方法,其特征是,利用表面与纹理的特征描述SHOT(Unique signatures of histograms for surface and texture description)为模板点集中的每个点找到在目标点集中的对应点,用tv‑l1建模对非刚性配准的数据模型进行约束,来将具有形变的三维表面数据进行非刚性的配准;在此过程中,寻找对应点,利用全变差‑1范数tv‑l1建模与对方程组求最优解。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:杨敬钰李渴李坤来煜坤
申请(专利权)人:天津大学
类型:发明
国别省市:天津;12

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