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加入迭代因子的層次化顱骨配準方法

發(fā)布時間:2018-01-22 02:57

  本文關鍵詞: 顱骨配準 特征區(qū)域 積分不變量 主成分分析法 改進迭代最近點(ICP)算法 迭代因子 出處:《中國圖象圖形學報》2017年04期  論文類型:期刊論文


【摘要】:目的在基于知識的顱面復原中,為了對未知顱骨的面貌進行復原,需要在顱骨庫里尋找相似顱骨,將相似顱骨的面皮作為參考。尋找相似顱骨的過程即顱骨配準,配準的精度和效率是兩個重要性能指標。本文提出一種基于特征區(qū)域和改進ICP(iterative closest point)算法的層次化顱骨配準方法。方法首先,將顱骨模型去噪、簡化并歸一化,通過計算體積積分不變量,確定每個點的凹凸性;使用K-means方法,將顱骨上的點聚類為多個或凹或凸的特征區(qū)域。然后,通過主成分分析法來計算兩個顱骨的相似特征區(qū)域,對每一個可能的匹配計算3維變換,將兩個顱骨粗略對齊;最后,采用加入迭代因子的方法對ICP算法進行改進,使用改進的ICP算法對顱骨進行精配準。結果將本文方法用于顱骨模型、兵馬俑模型以及公共數據集中的3維模型配準,經典ICP算法的配準時間分別為6.23 s、7.61 s、4.17 s,改進的ICP算法配準時間分別為3.02 s、3.23 s、2.83 s,算法效率提高了約2倍,配準效果也有明顯提高。實驗中通過對迭代因子的測試,發(fā)現不同的數據集需要設定不同的迭代因子。結論本文所提出的基于區(qū)域特征的層次化配準方法提高了顱骨配準的精度和效率,整個過程不需要人工干預,該算法具有一定的普適性,可用于相似3維模型配準。
[Abstract]:Objective in the process of knowledge based craniofacial restoration, in order to recover the unknown skull, we need to look for the similar skull in the skull bank. The face skin of the similar skull is taken as reference. The process of finding the similar skull is the registration of the skull. The accuracy and efficiency of registration are two important performance indexes. In this paper, a new method based on feature region and improved ICP(iterative closest point is proposed. The hierarchical skull registration method of the algorithm. The skull model is de-noised, simplified and normalized, and the convexity of each point is determined by calculating the volume integral invariant. Using K-means method, the points on the skull are clustered into multiple concave or convex feature areas. Then, the similar feature areas of the two skulls are calculated by principal component analysis. Three dimensional transformation is calculated for each possible match, and the two skulls are roughly aligned. Finally, the ICP algorithm is improved by adding iterative factors, and the improved ICP algorithm is applied to the fine registration of the skull. Results the method is applied to the skull model. For the terracotta Warriors model and the 3D model in the common data set, the registration time of the classical ICP algorithm is 6.23 s-1 7.61 sm 4.17 s respectively. The registration time of the improved ICP algorithm is 3.02 s-1 3.23 s-1 2.83 s, and the efficiency of the improved algorithm is increased about 2 times. The registration effect is also improved obviously. The iterative factor is tested in the experiment. It is found that different data sets need to set different iterative factors. Conclusion the hierarchical registration method based on region features proposed in this paper improves the accuracy and efficiency of skull registration without manual intervention. The algorithm is universal and can be used for similar 3D model registration.
【作者單位】: 西北大學信息科學與技術學院;
【基金】:國家自然科學基金項目(61305032,61572400,61373117) 陜西省教育廳科研專項(2013JK1180)~~
【分類號】:TP311.13;D919
【正文快照】: Vol.22,No.4,April 2017ent skulls is subsequently calculated by comparing their principal components and areas.Optimal matching is conductedthrough exhaustive search.The optimal 3D transform for each potential pair of matched feature regions approximately

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4 何夢s,

本文編號:1453423


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