层次优化的颅骨点云配准

发布时间：2021-08-20 06:02

　　颅骨配准是颅面复原的重要步骤之一,其配准精度和效率对复原结果有着重要的影响。为了提高颅骨点云模型的配准精度和效率,本文提出了一种层次优化的颅骨点云配准方法。将颅骨配准分为粗配准和细配准两个过程。首先对颅骨点云模型进行去噪、简化和归一化等预处理;然后对颅骨点云模型提取特征点并计算其特征序列,根据特征序列进行约束寻找初始对应点对,并采用k-means算法剔除误匹配点,实现颅骨粗配准;最后通过加入几何特征约束的改进迭代最近点（ICP）算法实现颅骨细配准,从而达到颅骨精确配准的目的。本文分别对粗配准、细配准和先粗再细完整配准过程进行实验,结果表明:粗配准过程,与未优化的粗配准算法相比,本文优化后的粗配准算法的配准精度提高了约35%,算法耗时增加了约6%;细配准过程,与ICP算法相比,本文改进ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约20%和43%,算法耗时减少了约47%;先粗再细的完整配准过程,本文算法的配准精度和收敛速度都要优于其他两种方法。证明了本文方法是一种有效的颅骨点云配准算法,可以实现颅骨点云的精确配准。 

【文章来源】：光学精密工程. 2019,27(12)北大核心EICSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

颅骨模型预处理

在颅骨粗配准实验中将267套颅骨点云数据作为测试样本进行粗配准，并计算均方根误差对配准结果进行量化评价。为了验证本文提出的方法具有较好的精度和较高的效率，将本文粗配准方法的未优化和优化两种方式的结果进行对比。未优化，是指得到初始匹配点对后，不进行剔除误匹配点对操作；优化，是指得到初始匹配点对后，再采用k-means算法剔除误匹配点对。实验时，待配准颅骨有207 487个点，目标颅骨有210 304个点，提取的特征点数量分别为695个和698个。待配准颅骨与目标颅骨的粗配准结果，如图2所示。粗配准效率对比，如表1所示。从图3可以看出，本文的配准效果较好。以颅骨下颌部分为例，从正面视图和侧面视图都可以看出，由于误匹配点的影响，未优化的粗配准方法配准后两个颅骨的下颌部分没有完全重合，而本文方法配准后的两个颅骨重合较好，说明两个颅骨位置基本一致。对实验中的两种种方法分别计算了配准误差和算法耗时，如表1所示。与基于自旋图的粗配准算法相比，本文改进的自旋图配准算法配准精度提高了约35%，而且算法耗时增加了约6%。由于本文采用k-means算法剔除误匹配点对，所以耗时会增加，但是精度的提升很明显。因此，本文算法有效地提高了配准的精度。通过粗配准可以看出，两个颅骨已经大体位于同一坐标系下。

在颅骨细配准时，以选用的267套颅骨数据为样本进行实验，分别采用标准ICP算法和本文改进的ICP算法进行细配准，并对配准的结果进行对比分析。从图4细配准结果可以看出，两种算法都可以实现比较好的效果，从视觉上可能很难区分哪种效果更好。但是通过表2的实验结果数据可以看出，本文改进的ICP算法对采样点的选取和误匹配点的改进，加快了匹配的速度，所需要的迭代次数也减小，而ICP算法需要迭代56次才能实现颅骨的精确配准，本文算法只需要32次迭代就可以实现精确配准。与ICP算法相比，本文改进的ICP算法配准精度收敛速度分别提高了约20%和43%，而且算法耗时降低了约47%。因此，本文方法细配准过程耗时更少，并且精度也有所提高。

【参考文献】：
期刊论文
[1]颅骨点云模型的优化配准[J]. 赵夫群,周明全.  光学精密工程. 2017(07)
[2]基于特征信息分类的三维点数据去噪[J]. 吴禄慎,史皓良,陈华伟.  光学精密工程. 2016(06)
[3]抗强剪切攻击的四元数彩色图像零水印算法[J]. 何冰.  图学学报. 2015(06)



本文编号：3352956