| 摘 要： | 颅骨配准是颅面复原过程中的重要步骤之一,颅骨配准的精度直接影响着颅面复原结果的好坏。为了提高颅骨点云模型的配准精度和收敛速度,提出一种基于分层优化策略的颅骨点云配准算法,将配准过程分为粗配准和细配准两个过程,分别采用不同的优化策略进行优化。首先基于点的邻域提取几何特征,从而得到由平均曲率、高斯曲率、法向量夹角和主曲率构成的特征向量;进一步通过距离函数计算特征相似性来建立匹配点对,并采用k-means算法剔除误匹配点对;然后使用四元数法计算颅骨点云间的刚体变换关系,实现颅骨粗配准;最后通过引入k-维(k-d)树和加入几何特征约束对迭代最近点(ICP)算法进行改进,使用改进的ICP算法实现颅骨的精确配准。实验结果表明:粗配准过程采用k-means算法剔除误匹配点对的优化策略和细配准过程加入k-d树与几何特征约束的优化策略都是有效的。与ICP算法相比,本文算法的匹配率和配准精度分别提高了约17%和51%,算法耗时减少了约31%。与其他经典配准算法和改进的ICP算法相比,本文算法的配准效率是最优的。为了验证本文算法的普适性,还采用兵马俑碎片数据进行验证,本文算法也取得了较好的效果和最优的性能。因此,本文算法是一种有效的颅骨点云配准方法。
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