加入迭代因子的层次化颅骨配准方法

摘要：

目的 在基于知识的颅面复原中,为了对未知颅骨的面貌进行复原,需要在颅骨库里寻找相似颅骨,将相似颅骨的面皮作为参考.寻找相似颅骨的过程即颅骨配准,配准的精度和效率是两个重要性能指标.本文提出一种基于特征区域和改进ICP(iterative closest point)算法的层次化颅骨配准方法.方法 首先,将颅骨模型去噪、简化并归一化,通过计算体积积分不变量,确定每个点的凹凸性;使用K-means方法,将颅骨上的点聚类为多个或凹或凸的特征区域.然后,通过主成分分析法来计算两个颅骨的相似特征区域,对每一个可能的匹配计算3维变换,将两个颅骨粗略对齐;最后,采用加入迭代因子的方法对ICP算法进行改进,使用改进的ICP算法对颅骨进行精配准.结果 将本文方法用于颅骨模型、兵马俑模型以及公共数据集中的3维模型配准,经典ICP算法的配准时间分别为6.23 s、7.61 s、4.17s,改进的ICP算法配准时间分别为3.02 s、3.23 s、2.83 s,算法效率提高了约2倍,配准效果也有明显提高.实验中通过对迭代因子的测试,发现不同的数据集需要设定不同的迭代因子.结论 本文所提出的基于区域特征的层次化配准方法提高了颅骨配准的精度和效率,整个过程不需要人工干预,该算法具有一定的普适性,可用于相似3维模型配准.

关键词：颅骨配准、特征区域、积分不变量、主成分分析法、改进迭代最近点(ICP)算法、迭代因子

所属期刊栏目：22

分类号：TP317.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61305032,61572400,61373117;陕西省教育厅科研专项2013JK1180;National Natural Science Foundation of China61305032,61572400,61373117

在线出版日期：2017-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：523-531