华南理工大学学报(自然科学版)

作者：何凯, 刘志国, 李大双, 等

单位：天津大学 电气自动化与信息工程学院，天津 300072

关键词：点集配准,非刚性配准,邻域结构,驱动力准则,高斯混合模型

基金：天津市自然科学基金资助项目

非刚性点集配准的关键是找到点集之间的正确对应关系。传统点集配准方法通常将特征点的全局空间距离作为判别准则，而未考虑点集的邻域结构信息，容易产生误匹配；为此，提出了一种基于邻域结构和驱动力相结合的非刚性点集配准算法。在一致性点漂移（CPD）算法的基础上，提出了一种局部距离计算方法，将其与空间距离相结合，有助于提高匹配精度；此外，对传统形状上下文方法进行了改进，构建了一种新的驱动力准则，以在初始配准过程中提高搜索速度，在后期减小配准误差；最后，采用期望最大化（EM）算法迭代求解各点对的对应关系。在常用国际点集数据集上的仿真实验结果表明，在非刚性变形、噪声、离群值和遮挡等情况下，本文方法比经典方法具有更高的鲁棒性，匹配准确率更高，对真实图像也可以获得比较理想的配准效果。

来源：2022年第4期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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