一种用于AR系统的三维图像注册方法

摘要

本发明公开了一种用于AR系统的三维图像注册方法，包括以下步骤：构建用于三维图像注册的数学模型；构建出进行深度强化学习所需要的关键参数模型，用于得到注册图像对齐到参考图像的最佳动作的“估计”；采用金字塔式策略对样本图像进行卷积神经网络训练，生成两种网络模型用于粗对齐和精对齐；输入现场图像和目标图像，利用关键参数模型和两种网络模型分别进行粗对齐和精对齐处理，完成三维图像注册。本发明，基于深度强化学习的注册策略，将三维图像注册问题定义为实现图像对齐与操作的一系列连续动作的过程，在有限的解决方案中寻找最佳动作去提高对齐的效果，能够确保找到全局最优的对齐参数，使得三维图像注册的精度得以保证。