三維深度圖像配準的研究.pdf

1、　　激光三維掃描技術(shù)能夠快速，精確，無接觸地完成復(fù)雜物體表面的重構(gòu)。這一技術(shù)正以其獨特的優(yōu)勢被廣泛地應(yīng)用于CAD逆向工程，計算機視覺，模式識別，三維動畫，虛擬現(xiàn)實，數(shù)字醫(yī)療，計算機游戲等領(lǐng)域。為重構(gòu)三維物體的表面形狀，必須事先得到物體表面的深度圖像信息。由于受到觀察方向和物體本身形狀的限制，不可能通過一次掃描得到復(fù)雜物體的所有深度圖像數(shù)據(jù)。要獲得物體表面的完整造型，首先通過激光掃描獲取物體表面不同方向的深度圖像；然后配準從不同視角獲得的

2、深度圖像；最后在同一坐標系內(nèi)合成一幅完整的深度圖像并完成對合成結(jié)果的造型。其中，深度圖像配準是三維數(shù)字造型技術(shù)中的關(guān)鍵，它直接影響最后的合成結(jié)果和造型精度。
　　現(xiàn)在應(yīng)用最普遍的配準算法是ICP(Iterative Closest Point)算法及基于ICP算法的改進。這種算法很慢的收斂速度以及每次迭代時對應(yīng)點的大量計算是其主要缺點。基于平方距離的ICP算法雖然在收斂速度上做了很大改進，但是對應(yīng)點計算量大的問題沒有解決。而且到目

3、前為止，沒有對原始ICP算法及改進的ICP算法收斂性及收斂速度的完整理論分析。這使得ICP算法的應(yīng)用在很多時候都是采用啟發(fā)式策略，得不到令人滿意的結(jié)果。
　　本文著重研究了激光掃描深度圖像的配準問題，對已有ICP類算法的收斂性和收斂速度做了分析，指出經(jīng)典的ICP算法是一種梯度下降法，線性收斂；Chen和Medioni的改進ICP算法是Gauss-Newton法，二次收斂，但可能發(fā)散；Mitra等的改進ICP算法是準Newton法，

4、二次收斂；提出一種新的不基于ICP的配準算法來獲得兩幅深度圖像的運動參數(shù)，新的算法的基礎(chǔ)是C~2連續(xù)的曲面在任何一點可在任意小的鄰域內(nèi)展成二次曲面，曲面的曲率是幾何不變量，與坐標系的選擇無關(guān)。首先選定兩組深度圖像數(shù)據(jù)的初始匹配點，以初始匹配點為中心，取若干數(shù)據(jù)點，對這些數(shù)據(jù)點用最小二乘法擬合二次代數(shù)曲面，去掉距離代數(shù)曲面遠的數(shù)據(jù)點重新擬合，直到曲面較好地逼近選定的數(shù)據(jù)點。然后把兩張二次代數(shù)曲面轉(zhuǎn)換成標準型，從而得到兩組深度圖像數(shù)據(jù)的坐標