張曉娟，李忠科，王先澤，呂培軍，王 勇

（1．第二炮兵工程學(xué)院指揮自動化系，陜西西安 710025;2．北京大學(xué)口腔醫(yī)學(xué)院，北京 100871）

0 引言

隨著激光掃描技術(shù)的發(fā)展，利用激光掃描儀可以在幾秒鐘之內(nèi)直接得到被測物體表面的點云數(shù)據(jù)，在三維物體數(shù)字化過程中，由于受測量設(shè)備測量范圍的限制和被測物體外形的復(fù)雜性等，三維檢測一次只能得到物體某一部分表面的數(shù)據(jù)，要得到物體完整的形狀信息，需要從不同角度使用多次定位進(jìn)行測量，而將各個視角得到的點集合并到一個統(tǒng)一的坐標(biāo)系下，這就是點云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)，實際上，配準(zhǔn)就是求解在不同視角下三維坐標(biāo)點之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，它是航空航天、醫(yī)學(xué)圖像處理、曲面質(zhì)量檢測和虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域的一項關(guān)鍵技術(shù)，有著廣泛的應(yīng)用。

1 初始配準(zhǔn)

點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)前進(jìn)行預(yù)配準(zhǔn)，以減少精確配準(zhǔn)過程的收斂時間，初始配準(zhǔn)可以使兩組點云數(shù)據(jù)盡可能的靠近，從而縮小2個模型之間的差異，提高配準(zhǔn)精度。一個好的預(yù)配準(zhǔn)必須達(dá)到兩點:1）預(yù)配準(zhǔn)的效率要高;2）預(yù)配準(zhǔn)后的結(jié)果要盡可能和模型接近。這樣才能有效簡化迭代過程并達(dá)到預(yù)期的目的。

預(yù)配準(zhǔn)的算法有力矩主軸法、遺傳算法、三點對齊法、基于特征點法等。力矩主抽法對于數(shù)據(jù)的缺失比較敏感，需要的時間很長，在精度要求不高的情況下可以使用。遺傳算法的進(jìn)化過程比較耗時，配準(zhǔn)時間比較長。三點對齊法原理簡單，能夠快速實現(xiàn)預(yù)配準(zhǔn)，但需要準(zhǔn)確確定三基準(zhǔn)點的對應(yīng)關(guān)系?；谔卣鼽c的預(yù)配準(zhǔn)［7］可以快速完成配準(zhǔn)，但是它不能消除配準(zhǔn)過程中出現(xiàn)的二義性，所以，特征點的錯誤選擇可能導(dǎo)致配準(zhǔn)誤差增大，甚至造成配準(zhǔn)失敗。

本文采用一種基于特征點的等曲率預(yù)配準(zhǔn)方法，首先計算每個點的曲率，曲率信息和點的對應(yīng)關(guān)系采用哈希表［8］來映射，然后通過對曲率信息進(jìn)行量化，得到等曲率的特征點，最后利用這些特征點完成預(yù)配準(zhǔn)，算法如圖1所示。

圖1 點云初始配準(zhǔn)Fig 1 Point cloud primary registration

由算法流程圖可以看出:它首先采用點的曲率對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行簡化，將搜索比較過程限制在同曲率點的范圍內(nèi)，有效減少了比較特征點的個數(shù)，大大簡化了原始配準(zhǔn)的過程。

2 精細(xì)配準(zhǔn)

經(jīng)過預(yù)配準(zhǔn)后，兩組點云數(shù)據(jù)已經(jīng)比較靠近，2個模型之間的差異已經(jīng)縮小了很多，這時候再用迭代方法進(jìn)行精細(xì)配準(zhǔn)，就能達(dá)到較好的配準(zhǔn)結(jié)果。

2．1 ICP概述與算法描述

ICP算法其原意是迭代最近點匹配算法，后來被廣泛理解為迭代對應(yīng)點（iterative corresponding point）它是相對比較穩(wěn)定和魯棒的算法，具有一些顯著的優(yōu)點，很容易和其他算法結(jié)合，且很容易修改算法的一些步驟解決不同的實際問題。

ICP算法重復(fù)進(jìn)行“確定對應(yīng)關(guān)系點集并計算最優(yōu)剛體變換”，直到某個表示正確匹配的收斂準(zhǔn)則得到滿足，其變換關(guān)系式和收斂準(zhǔn)則為

式中 Pi和Qi為2個數(shù)據(jù)點集，R為旋轉(zhuǎn)矩陣，T為平移向量，e達(dá)到最小時滿足收斂準(zhǔn)則，其實質(zhì)是基于最小二乘法的最優(yōu)匹配方法。

1、葉菜類蔬菜（如大白菜、白菜、菠菜、芹菜等）葉面追肥以尿素為主，噴施濃度0.3%～0.5%，每667m2噴灑75～100kg，全生育期共噴2～3次，也可噴施0.3%米醋溶液，每667m2噴50kg左右。

2．2 鄰近搜索的ICP改進(jìn)算法

ICP算法雖然具有較好的精度，但由算法描述可知，它采用的是全局搜索，故計算量很大且運(yùn)算時間很長，針對這一缺點，本文采用鄰近搜索的ICP算法，由于ICP算法最耗費(fèi)時間的步驟是求解鄰近點對的過程，為了縮短對應(yīng)點的搜索時間，將搜索范圍限制到局部數(shù)據(jù)，而且經(jīng)過了預(yù)配準(zhǔn)后，數(shù)據(jù)之間差異縮小了，從而大大減少了計算量和運(yùn)算時間。求解2個不同視圖中數(shù)據(jù)點之間的變換，即坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)變換R和平移變換T，是點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)的本質(zhì)。

2．2．1 鄰近關(guān)系對應(yīng)準(zhǔn)則

鄰近搜索算法假設(shè)2個點集P和Q之間有鄰近對應(yīng)關(guān)系，給出2個鄰近集合p'和q'，這2個集合分別是從P和Q數(shù)據(jù)集合直接定義得來的，假設(shè)一個數(shù)據(jù)集合的2個鄰近點在另一個數(shù)據(jù)集里有對應(yīng)的最近點，鄰近關(guān)系的對應(yīng)準(zhǔn)則是（如圖2）:2個數(shù)據(jù)集合P和Q，qs是ps對應(yīng)的最近點，C（pi）是pi的鄰近集合，C'（qs）是qs的鄰近集合

若ps∈C（pi），則qi∈C'（qs），即pi在Q中的最近點qi就能在qs的鄰近集合C'（qs）中找到。

2．2．2 鄰近算法描述

從點云數(shù)據(jù)的拓?fù)潢P(guān)系看，每個點有8個鄰近點（不包含邊緣點），故鄰近算法可以這樣描述:鄰近關(guān)系C是P圍繞pi一個3×3的區(qū)域，C'是Q中的n×n的區(qū)域，從左至右一行一行的掃描P中的點，這樣可以在pi的8個鄰近候選點搜索檢驗并最終找到ps，一旦ps確定找到，而ps又有已知的最近點qs，就可以在Q中以qs為中心的n×n的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行pi的最近點的搜索，一般任何一個候選點都有已知屬于它自己的最近點。鄰近搜索算法流程如圖3。

圖2 鄰近關(guān)系準(zhǔn)則Fig 2 Relation rule of neighborhood

圖3 鄰近搜索算法流程Fig 3 Flow chart of neighborhood search algorithm

下面的偽代碼簡要描述了鄰近搜索算法:

輸入:點云數(shù)據(jù)P和 Q，相對應(yīng)的鄰近集合C（p）和C'（q）

輸出:P中每個點pi，在Q中都存在它的最近點的近似值qi

采用鄰近搜索法進(jìn)行二次精細(xì)配準(zhǔn)的主要步驟:

1）迭代初始化:使用預(yù)配準(zhǔn)后兩組點云的位置作為新的初始位置，并且將統(tǒng)計的可匹配點對集合作為初始的配準(zhǔn)點對集合。經(jīng)過預(yù)配準(zhǔn)之后的點云數(shù)據(jù)為

2）最近點計算:計算點云數(shù)據(jù)pi∈FP的對應(yīng)點qi，使‖pi－pj‖→min?；谔卣鼽c的等曲率預(yù)配準(zhǔn)方法縮小了模型之間的差異，大大降低了這一步的代價，降低了復(fù)雜度。

3）優(yōu)化求解:采用最優(yōu)化解析方法計算旋轉(zhuǎn)變換R和平移變換T，使得∑‖Rpi+T－qj‖→min。

4）進(jìn)行變換:用得到的R和T對FP進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和平移變換。

5）迭代終止判定:如果最小二乘誤差小于一給定的閾值 ε（ε＞0），即滿足dk－dk+1＜ε時，迭代終止。

3 算法實驗

本實驗通過對實際測量的一牙齒模型在多個視角下的數(shù)據(jù)點云進(jìn)行配準(zhǔn)，驗證了該算法的有效性和可靠性。

取ε=0．000 000 2，在實際計算中，若選取的闞值使得匹配失敗，則可適當(dāng)放松約束閾值重新匹配，圖4（a），（b）為牙齒模型的2個配準(zhǔn)視圖，（c）為初次配準(zhǔn)后效果圖，（d）為精細(xì)配準(zhǔn)后效果圖，（e）為用ICP算法的配準(zhǔn)效果。從圖中可以看出:二次配準(zhǔn)比初次配準(zhǔn)更加精確，因為僅用精確配準(zhǔn)可能會使配準(zhǔn)趨向一個錯誤的方向，導(dǎo)致無法實現(xiàn)良好的配準(zhǔn)效果，而先使用預(yù)配準(zhǔn)而后再使用精細(xì)配準(zhǔn)不僅能大幅提高配準(zhǔn)精度，而且可以保證配準(zhǔn)方向的合理性。

圖4 牙齒模型的配準(zhǔn)Fig 4 Registration of dental cast

實驗中，本文也對ICP算法和本文算法進(jìn)行了比較，主要在算法運(yùn)行時間方面進(jìn)行比較。經(jīng)過對牙模型4個視角的數(shù)據(jù)點云進(jìn)行實驗，驗證了該算法也有較好的配準(zhǔn)速度，由表1的分析可以看出:與ICP算法相比，本文算法的效率較高，在配準(zhǔn)速度上有明顯的優(yōu)勢，而且點云數(shù)據(jù)量越大，配準(zhǔn)速度優(yōu)勢越明顯（表1中點云3為點云1和點云2配準(zhǔn)后的新點云，同理，點云5是點云3和點云4配準(zhǔn)后的新點云）。

表1 點云數(shù)據(jù)的兩種配準(zhǔn)算法時間比較Tab 1 Comparison of registration time of two algorithms

4 結(jié)論

因為基于特征點的等曲率配準(zhǔn)算法與鄰近搜索的ICP算法是很獨立的算法，但本文采用預(yù)配準(zhǔn)和精細(xì)配準(zhǔn)的形式將它們結(jié)合起來，實例證明:該方法提高了配準(zhǔn)的精度和速度，克服了ICP算法計算量大且存在可能無法收斂到全局最優(yōu)解的缺陷，具有更高的可靠性和穩(wěn)定性，有較高的實際應(yīng)用價值。算法對處理的點云數(shù)據(jù)規(guī)模無特別限制。

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