点集配准研究的问题可以概括如下:假设{M,S}是空间Rd中的两个点集,我们要寻找一种变换T,或者说是一种从Rd空间到Rd空间的映射,将其作用于点集M后,可以使得变换后的点集M和点集S之间的差异最小。将变换后的点集M记为T(M),那么转换后的点集T(M)与点集S的差异可以由某种距离函数来定义,一种最简单的方法是对配对点集取欧式距离的平方: 点集配准方法一般
一种流行的三维点集配准算法是迭代最近点法(ICP)。随着重叠率的增加,ICP算法的收敛精度和速度都有所提高。在大多数3D扫描系统的情况下,多视点集合的重叠区域通常位于边界处。基于这一特点,提出一种低重叠率的多视点云配准新方法。首先介绍两种采样策略,构造大量点对。通过点对的曲面分类、曲率和邻域曲率匹配,选择...
模型核心思想将点集配准视为概率密度估计过程。设源点集X和目标点集Y，引入隐变量Z表示对应关系，构建联合概率分布P(X,Y,Z|θ)，其中θ包含旋转、平移等变换参数。通过贝叶斯定理建立后验概率P(θ|X,Y)，在迭代过程中最大化该后验概率，同时优化变换参数与点对应关系。具体构建流程分为五个阶段。建立概率分布...
点集配准 点集配准是用于将两个点云集进行匹配,计算其旋转矩阵R和平移矩阵T及尺度变换(Scale),使用两个点集上的点最大可能的重合,这个变换过程就是点集配准。 点集配准算法的经典算法是ICP(Iterative Closet Points) 1)ICP算法核心是最小化一个目标函数: (这里的表述与原文略微有些不同,原文是用四元数加上一个...
点集配准的流程包括以下几个步骤: 1. 选择参考图像和待配准图像。参考图像是已知位置和方向的图像,待配准图像是需要进行对齐的图像。 2. 提取特征点。特征点是图像中具有显著性质的点,如角点、边缘点等。提取特征点的方法有很多种,如SIFT、SURF、ORB等。 3. 特征点匹配。将参考图像和待配准图像中的特征点进行...
将点集配准建模为一个层次模型,外层是语义区域关联,内层是点对关联。 1. 将语义区域关联建模为高斯混合模型,使用级联期望最大化的层次关联求解配准问题; 2. 分析使用四种不同点集距离度量的算法性能表现; 3. 该工作在多个开源RGBD数据集上进行测...
探索利用语义信息提升点集配准鲁棒性和收敛域的可能性; 探索语义区域关联的建模方式。 主要贡献 将点集配准建模为一个层次模型,外层是语义区域关联,内层是点对关联。 将语义区域关联建模为高斯混合模型,使用级联期望最大化的层次关联求解配准问题; 分析使用四种不同点集距离度量的算法性能表现 该工作在多个开源RGBD数据集...
点集配准方法一般分为刚性配准和非刚性配准。 刚性配准:给定两个点集,刚性配准产生一个刚性变换,该变换将一个点集映射到另一个点集。刚性变换定义为不改变任何两点之间距离的变换,一般这种转换只包括平移 和旋转。 非刚性配准:给定两个点集,非刚性配准产生一个非刚性变换,该变换将一个点集映射到另一个点集。非刚性变...
1、点云配准过程 就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵(rigid transform or euclidean transform 刚性变换或欧式变换),将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下。 可以表示为以下的方程: 其中 就是target cloud与source cloud中的一对对应点。
结构清晰的点集。这使得这种方法在广泛应用的非刚性点集注册中，具有广泛而深远的影响。结论：</金泽大学的研究成果为计算机视觉和图形学领域的非刚性点集配准提供了强大的新工具，其高效性和适用性将推动相关领域的发展。该方法的源代码已开源在github.com/ohirose/bcpd，为行业实践带来新的可能。