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一种基于点集数据与特征信息相融合的精确刚体配准方法

摘要

本发明公开了一种基于点集数据与特征信息相融合的精确刚体配准方法,已知模板点集和待配准的目标点集,利用主成分分析方法对数据降维并提取相对稳定的特征信息;然后建立了一种基于原始点集与特征信息相融合的点集配准模型。针对该模型,建立目标点集和模板点集之间对应点的对应关系,利用模板点集和目标点集之间点对点的对应关系求解空间配准的变换参数,并对目标点集进行空间变换;迭代上一步骤直到目标点集与模板点集的对应点对之间的均方误差小于给定的阈值或达到最大迭代次数,最终完成目标点集和模板点集的配准。本发明对于存在较多噪声点和异常值的数据具有较高的准确性和较好的鲁棒性,该方法可以应用于医学影像配准和场景重建与定位中。

著录项

  • 公开/公告号CN110363800B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安交通大学;

    申请/专利号CN201910532425.X

  • 申请日2019-06-19

  • 分类号G06T7/33(20170101);

  • 代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;

  • 代理人范巍

  • 地址 710049 陕西省西安市咸宁西路28号

  • 入库时间 2022-08-23 12:18:14

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