颅骨点云模型的局部特征配准方法

摘要：

目的 点云配准是计算机视觉领域里的一个研究热点,其应用领域涉及3维重建、目标识别、颅面复原等多个方面.颅骨配准是颅面复原的一个重要步骤,其配准的正确与否将直接影响到颅面复原的结果.为了提高颅骨配准的精度和收敛速度,提出一种基于局部特征的颅骨点云模型配准方法.方法 首先提取颅骨点云模型的局部深度、法线偏角和点云密度等局部特征;然后计算局部特征点集的相关性,得到相关候选点集,并通过删减外点实现颅骨点云的粗配准;最后采用基于高斯概率模型和动态迭代系数的改进迭代最近点(ICP)算法实现颅骨的细配准.结果 通过对公共点云数据模型以及颅骨点云数据模型分别进行配准实验,结果表明,基于局部特征的点云配准算法可以完成点云模型的精确配准,特别是对颅骨点云模型具有较好的配准效果.在颅骨细配准阶段,跟ICP算法相比,改进ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约30％和60％;跟概率迭代最近点(PCP)算法相比,其配准精度差异不大,收敛速度提高了约50％.结论 基于局部特征的点云配准算法不仅可以用于公共点云数据模型的精确配准,而且更适用于颅骨点云数据模型的配准,是一种精度高、速度快的颅骨点云模型配准方法.

关键词：颅面复原、颅骨配准、局部特征、迭代最近点、高斯概率模型、动态迭代系数

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61373117,61305032;咸阳师范学院专项科研基金项目XSYK17037National Natural Science Foundation of China61373117,61305032;Special Research Fundation of Xianyang Normal UniversityXSYK17037

在线出版日期：2017-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1120-1127