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        由粗到細(xì)的點云配準(zhǔn)算法*

        2018-09-27 08:11:44趙夫群
        傳感器與微系統(tǒng) 2018年10期
        關(guān)鍵詞:點云剛體測度

        趙夫群

        (1.咸陽師范學(xué)院 教育科學(xué)學(xué)院,陜西 咸陽 712000; 2.西北大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,陜西 西安710127)

        0 引 言

        點云配準(zhǔn)就是為兩個點集求解最優(yōu)空間變換,使其能夠達(dá)到最佳配準(zhǔn)的過程。由于多個點云的配準(zhǔn)可以通過兩個點云的配準(zhǔn)來實現(xiàn),因此通常所說的點云配準(zhǔn)都是指兩個點云的配準(zhǔn)。點云配準(zhǔn)已經(jīng)在3D重建、醫(yī)學(xué)研究、目標(biāo)識別以及顱面復(fù)原等領(lǐng)域[1~6]得到了廣泛的應(yīng)用。

        目前,應(yīng)用最為廣泛的點云配準(zhǔn)算法是由Besl P J等人[7]提出的迭代最近點 (iterative closest point,ICP) 算法,該算法簡單,易于理解和實現(xiàn),但對兩個點云的初始位置要求較高,且要求兩個點云具有包含關(guān)系。因此,國內(nèi)外學(xué)者提出了很多改進(jìn)的ICP算法: Zhu J等人[8]提出了一種基于雙向距離的仿射ICP算法,提高了算法的配準(zhǔn)精度和抗噪性;Han J等人[9]提出了一種基于分層搜索方案、預(yù)警機(jī)制和啟發(fā)式逃生方案的加強(qiáng)ICP算法,能夠快速準(zhǔn)確地實現(xiàn)點云配準(zhǔn); Du S等人[10]提出了概率ICP算法,提高了算法的收斂速度和抗噪性; Du S等人[11]提出了尺度迭代最近點(scaling iterative closest point,SICP)算法,解決了點云的尺度配準(zhǔn)問題; Zhao L等人[12]提出了皺紋—感知點云配準(zhǔn)方法,實現(xiàn)了大尺度的點云配準(zhǔn);周文振等人[13]提出了一種基于K—means聚類的改進(jìn)ICP算法,實現(xiàn)了精確的室內(nèi)地圖配準(zhǔn)。但上述算法未解決算法收斂區(qū)間和精度之間的矛盾。

        為此,本文提出一種由粗到細(xì)的點云配準(zhǔn)算法。在粗配準(zhǔn)階段,采用尺度參數(shù)可變的點云配準(zhǔn)算法,可以解決點云配準(zhǔn)中收斂區(qū)間與配準(zhǔn)精度之間的矛盾。在細(xì)配準(zhǔn)階段,通過設(shè)置旋轉(zhuǎn)角約束和動態(tài)迭代系數(shù)來改進(jìn)ICP算法,可以解決由旋轉(zhuǎn)角變化過大引起的配準(zhǔn)效果不佳的問題,并提高算法的迭代收斂速度。

        1 粗配準(zhǔn)

        在粗配準(zhǔn)階段,首先采用大尺度參數(shù)測度函數(shù)作為配準(zhǔn)測度函數(shù),并逐漸減小尺度參數(shù),使得算法在結(jié)束時能夠獲得足夠精確的配準(zhǔn)參數(shù)。

        1.1 測度函數(shù)

        E(Tr)=∑σ(d(Tr(mi),dj)),

        i=1,…,NM,j=1,…,ND

        (1)

        式中mi和dj分別為點云M和D中的三維坐標(biāo)點,Tr(mi)為對點mi進(jìn)行空間變換,d(Tr(mi),dj)為Tr(mi)和dj之間的歐氏距離。函數(shù)σ定義為:當(dāng)t=0時,σ(t)=1;否則,σ(t)=0。

        對式 (1)求最大值max(E(Tr))即可實現(xiàn)點云配準(zhǔn)。為了式 (1) 尋優(yōu)求解,采用高斯核函數(shù)對其進(jìn)行平滑,并采用平滑后的函數(shù)作為點云配準(zhǔn)的測度函數(shù)。該高斯核函數(shù)的定義為ρh(t)=exp(-t2/s2),s為尺度參數(shù)。那么平滑后的計數(shù)函數(shù)為

        i=1,…,NM,j=1,…,ND

        (2)

        式(2)即為點云配準(zhǔn)的測度函數(shù)。只要尺度參數(shù)s選取合適,平滑后的計數(shù)函數(shù)Eh(Tr)即為原計數(shù)函數(shù)E(Tr)的近似。本文通過BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb Shanno)擬牛頓優(yōu)化算法搜索其全局極大值,從而確定點云配準(zhǔn)的最優(yōu)參數(shù),實現(xiàn)點云粗配準(zhǔn)。

        1.2 變尺度配準(zhǔn)算法

        主要思想為:在算法的起始階段,采用大尺度參數(shù)測度函數(shù)作為點云配準(zhǔn)的測度函數(shù),以免算法陷入局部極??;隨著優(yōu)化過程的推進(jìn),逐漸減小尺度參數(shù),可在算法結(jié)束時獲得精確的配準(zhǔn)參數(shù)。具體步驟為:

        1)設(shè)置初值:尺度參數(shù)s0,迭代次數(shù)k=1,初始剛體變換q0=(R0,t0),R0為旋轉(zhuǎn)矩陣,t0為平移矢量;

        2)利用BFGS進(jìn)行目標(biāo)函數(shù)的極大值搜索;

        3)通過目標(biāo)函數(shù)的極大值位置獲得剛體配準(zhǔn)的參數(shù)Rk和tk;

        4)若滿足終止條件則令剛體變換的最終旋轉(zhuǎn)矩陣為R*=Rk,平移矢量為t*=tk,算法結(jié)束;否則,轉(zhuǎn)步驟(5);

        (3)

        6)執(zhí)行k=k+1操作,轉(zhuǎn)步驟(2)。

        2 細(xì)配準(zhǔn)

        細(xì)配準(zhǔn)采用改進(jìn)的ICP算法實現(xiàn),在ICP算法中加入角度約束和動態(tài)迭代系數(shù),以解決由旋轉(zhuǎn)角變化過大引起的配準(zhǔn)效果不佳的問題,并提高算法的收斂速度。

        2.1 ICP算法

        s.t.RTR=In,det(R)=1

        (4)

        式中R為旋轉(zhuǎn)矩陣;t為平移矩陣。

        ICP算法基本步驟如下:

        1)根據(jù)第k步的已知剛體變換Rk和tk,將點云M進(jìn)行Rkmi+tk變換,并建立兩個點云M和D間的相關(guān)性ck+1(i),其數(shù)學(xué)描述為

        i=1,…,NM

        (5)

        2)計算點集M和D的剛體變換,其數(shù)學(xué)描述為

        (6)

        2.2 改進(jìn)的ICP算法

        ICP算法的改進(jìn)過程分2個步驟:加入旋轉(zhuǎn)角約束和加入動態(tài)迭代系數(shù)。

        定義旋轉(zhuǎn)矩陣R為R=RxRyRz且

        (7)

        式中θx,θy,θz為旋轉(zhuǎn)角,令θxb,θyb,θzb為旋轉(zhuǎn)角均值;Δθx,Δθy,Δθz為旋轉(zhuǎn)角偏差;θxb-Δθx,θyb-Δθy,θzb-Δθz為旋轉(zhuǎn)角的下界;θxb+Δθx,θyb+Δθy,θzb+Δθz為旋轉(zhuǎn)角上界。

        加入旋轉(zhuǎn)角約束后,M和D的配準(zhǔn)問題可描述為

        (8)

        在算法中加入動態(tài)迭代系數(shù)h。通常,動態(tài)迭代系數(shù)h取大于等于0的整數(shù),當(dāng)h不同時,算法的收斂速度也不同,根據(jù)不同h值對應(yīng)的迭代收斂曲線可知,隨著動態(tài)迭代系數(shù)h的增大,算法的收斂速度越來越快,但當(dāng)h增大到一定的程度,收斂曲線會出現(xiàn)振蕩,當(dāng)h=4時,算法不再收斂。因此,要為h設(shè)定取值范圍,根據(jù)實驗經(jīng)驗,建議其取值范圍在1~4之間。

        在ICP算法中加入動態(tài)迭代系數(shù)h的步驟如下:

        1)計算剛體變換矢量q=[R|t]T以及qk的相鄰2次迭代的變化量Δqk;

        2)由剛體變換矢量Δqk更新基本ICP算法中的Mk共h次,即執(zhí)行Mk=Δqk(Mk)共h次。

        加入旋轉(zhuǎn)角約束和動態(tài)迭代系數(shù)后,該改進(jìn)ICP算法的具體步驟如下:

        1)給定剛體變換初值q0=[R0,t0]T,R0為初始旋轉(zhuǎn)矩陣,t0為初始平移矢量,令M0=R0M+t0,迭代次數(shù)k=0,動態(tài)迭代系數(shù)h=0;

        2)估計旋轉(zhuǎn)角θx,θy,θz的邊界,即θx∈[θxb-Δθx,θxb+Δθx],θy∈[θyb-Δθy,θyb+Δθy]和θz∈[θzb-Δθz,θzb+Δθz];

        3)利用式(5)建立點云M和D相關(guān)性ck(i);

        4)利用奇異值分解(singular value decomposition,SVD)的方法計算旋轉(zhuǎn)矩陣Rk+1和平移矢量tk+1,則qk+1=[Rk+1,tk+1]T;

        5)計算qk+1的相鄰兩次迭代的變化量Δqk+1;

        6)利用式(8)計算Mk+1=Rk+1M+tk+1;

        7)判斷均方根(root mean square,RMS)誤差,若RMSk+1-RMSk>ε,則執(zhí)行h=h+1操作;否則執(zhí)行h=0操作RMS定義為

        (9)

        8)判斷動態(tài)迭代系數(shù)h,若h>0,則通過執(zhí)行Mk+1=Δqk+1(Mk+1)共h次來更新點集Mk+1;

        9)若滿足|RMSk+1-RMSk|<ε或k>Stepmax則算法終止;否則,轉(zhuǎn)到步驟(10),ε為預(yù)設(shè)的閾值,Stepmax為最大迭代次數(shù);

        10)令k=k+1,并轉(zhuǎn)步驟(2)。

        3 實驗結(jié)果與分析

        點云配準(zhǔn)的實驗數(shù)據(jù)源于Stanford 3D Scanning Repository,如圖1所示。

        圖1 待配準(zhǔn)的點云

        基于本文配準(zhǔn)算法,首先采用變尺度點云配準(zhǔn)算法實現(xiàn)粗配準(zhǔn),然后分別采用ICP 算法和提出的改進(jìn)ICP 算法實現(xiàn)細(xì)配準(zhǔn)、配準(zhǔn)結(jié)果如圖2所示,算法的匹配點數(shù)、匹配誤差、迭代次數(shù)和耗時等運(yùn)行參數(shù)如表1所示。

        圖2 配準(zhǔn)結(jié)果

        點云類型點云大小算法配準(zhǔn)點數(shù)配準(zhǔn)誤差迭代次數(shù)耗時/s兔子20128,20048粗配準(zhǔn)ICP改進(jìn)ICP5566671297940.05960.02890.01353222103.22.11.1龍20920,17418粗配準(zhǔn)ICP改進(jìn)ICP5017611389070.06580.02990.01653524133.62.41.3

        在采用改進(jìn)ICP算法的細(xì)配準(zhǔn)過程中,旋轉(zhuǎn)角偏差取值為Δθx=Δθy=Δθz=10°,動態(tài)迭代系數(shù)取值為h=3。

        從圖3的配準(zhǔn)結(jié)果來看,變尺度的點云粗配準(zhǔn)算法可以將兩個點云初步對齊;ICP算法和改進(jìn)ICP算法可將兩個點云進(jìn)一步對齊,但改進(jìn)ICP算法比ICP算法的配準(zhǔn)誤差更小,具有更高的配準(zhǔn)精度。

        從表1可見,改進(jìn)ICP算法比ICP算法具有更多的配準(zhǔn)點數(shù)、更低的配準(zhǔn)誤差、更少的迭代次數(shù)和耗時。與ICP算法相比,改進(jìn)ICP算法配準(zhǔn)精度和速度均提高了約50 %,是一種精度更高、速度更快的點云配準(zhǔn)算法。因此,提出的由粗到細(xì)的點云配準(zhǔn)算法是一種有效的點云配準(zhǔn)算法。

        4 結(jié) 論

        本文由粗到細(xì)的點云配準(zhǔn)算法解決了算法中收斂區(qū)間與配準(zhǔn)精度之間的矛盾和旋轉(zhuǎn)角變化過大引起的配準(zhǔn)效果不佳的問題,是一種精度高、速度快的點云配準(zhǔn)算法。該算法具有一定的抗噪性,但未考慮尺度各異的點云配準(zhǔn)問題。在今后的研究中,還要綜合考慮點云配準(zhǔn)中更多的影響因素,如噪聲因素、尺度因素、外點的干擾因素等,設(shè)計更加合理有效的配準(zhǔn)算法,進(jìn)一步提高點云配準(zhǔn)的精度、速度、魯棒性和抗噪性,擴(kuò)大點云配準(zhǔn)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域。

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