由粗到细的颅骨点云模型配准方法

• 作者: 赵夫群
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 颅骨配准 神经网络 迭代最近点 尺度因子 模拟退火
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 26-29,35
• 页数: 5页
• 分类号: P234.4
• 语种: 中文

摘要

颅骨配准是颅面复原的一个重要步骤,其配准精度对复原结果有着重要的影响.为了提高颅骨配准的精度,并解决分辨率差异较大颅骨的配准问题,本文提出了一种由粗到细的三维颅骨点云模型配准方法.首先,采用基于神经网络(NN)的点云配准算法实现颅骨粗配准;然后,通过添加尺度因子和模拟退火系数以改进迭代最近点(ICP)算法并实现颅骨细配准,大大提高了颅骨细配准的精度和速度,从而实现颅骨的精确配准.将一个未知颅骨与颅骨库中的300个颅骨进行配准试验,结果表明,基于NN的点云配准算法可以实现颅骨的初始配准,并且改进ICP算法在细配准阶段的配准精度和速度,比ICP算法分别提高了约30％和50％.因此,提出的由粗到细的点云配准算法是一种有效的颅骨配准算法,可以实现三维颅骨点云模型的精确配准.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵夫群	咸阳师范学院教育科学学院	51	139	6.0	8.0