为了支持这些应用,过去几年提出了大量的数据处理算法,包括路面和边缘提取(Rodríguez-Cuenca et al . 2016;Yang, Fang, and Li 2013a),道路标记和裂缝提取(Guan et al . 2015;Yan et al . 2016),类极点对象提取(Teo and Chiu 2015;Yadav et al . 2016),交通标志识别(Soilán et al . 2016;Wen et al...
目前能找到的Non-Rigid ICP的工具有两个,一个是Wrap4D,但这是一个完全商用的软件,需要付费,而且在数据要批处理的时候很麻烦;另一个是menpo3d的Non-rigid ICP,但是menpo3d给的实现完全是在CPU上跑的,非常非常的慢。鉴于以上两点,写了一个GPU加速版的Non-Rigid ICP,已经开源。 开源链接: pytorch-nicpgithub...
机译:混合刚性和非刚性配准算法,用于对准受试者胸腔和腹部图像 3. Novel distortion correction method for diffusion-weighted imaging based on non-rigid image registration between low b value image and anatomical image [J] . Takatsu Yasuo, Sagawa Hajime, Nakamura Masafumi, Magnetic resonance imaging:...
算法的计算量,提高应用效率。 参考文献 [1] 吴玉厚. 数控机床电主轴单元技术[M]. 北京:机械工业出 版社,2006. [2]RodriguesDJ,ChampneysAR,FriswellMI,etal. Automatictwoplanebalancingforrigidrotors[J]. InternationalJournalofNonLinearMechanics,2008,43(6): 527-541. [3]LIAOYuhe,LANGGenfeng,WUFangji,etal...
Non-rigid iterative closest point(NR-ICP)是一种用于非刚性物体配准的算法。在三维点云处理中,NR-ICP旨在将一个点云与另一个点云进行对齐,以便能够进行形状分析、目标识别等任务。 NR-ICP的主要思想是通过迭代的方式,不断优化点云之间的变换关系,以最小化它们之间的距离。与传统的ICP算法不同,NR-ICP考虑到了...
source 和target 对应点对(最近邻点对)之间的欧氏距离 (同 rigid icp)。但是逐点的L_2范数的距离会导致真实数据的错误对齐,即两个表面可能只部分重叠,而且它们的点位置可能有噪声。这是由于部分重叠和有噪声的数据会导致一些源点与对应目标点在ground-truth alignment条件下距离较大,而2-范数最小化是不允许的。
Functional mapping(一下简称Fmap) representation 是一个解决non-rigid shape matching的一个非常巧妙的方法,它将复杂的非凸非线性优化问题转换成了线性凸优化问题,在正式讲解它的方法之前,我们需要简单介绍一下它用到的一些数学模型。 Laplace-Beltrami Operator(LBO) ...