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基于空间结构约束的改进迭代最近点影像配准
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作者 李爱霞 程效军 +1 位作者 关泽群 冯甜甜 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期618-623,共6页
提出了一种改进的基于空间结构约束的迭代最近点(ICP)影像配准方法.该方法通过结合特征点的空间结构相似性和特征相似性获得特征点的匹配矩阵,其中特征相似性通过特征点的局部特征描述算子进行计算,空间相似性则通过特征点的空间位置进... 提出了一种改进的基于空间结构约束的迭代最近点(ICP)影像配准方法.该方法通过结合特征点的空间结构相似性和特征相似性获得特征点的匹配矩阵,其中特征相似性通过特征点的局部特征描述算子进行计算,空间相似性则通过特征点的空间位置进行计算.特征点之间的空间结构相似性不仅包括了对应特征点之间的空间距离,还包含了特征点到邻近特征点的空间距离.在匹配过程中,分别从参考影像和待配准影像的角度出发,实现了匹配的对称性处理.通过对具有不同影像特征的真实遥感影像进行实验,结果表明该算法具有较高的配准精度. 展开更多
关键词 影像配准 最近(ICP)配准方法 空间结构约束 相似性矩阵
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ICP方法匹配深度图像的实现 被引量:3
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作者 张宗华 彭翔 胡小唐 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期571-576,共6页
针对ICP(迭代最近点 )方法中寻找深度像之间点对应关系这一难点问题 ,首先介绍对ICP方法匹配深度图像的原理并给出单位四元数和旋转角度间的关系 ,然后提出一种验证两个深度图像中对应点对有效性的方法 ,给出了判断待匹配深度图像之间... 针对ICP(迭代最近点 )方法中寻找深度像之间点对应关系这一难点问题 ,首先介绍对ICP方法匹配深度图像的原理并给出单位四元数和旋转角度间的关系 ,然后提出一种验证两个深度图像中对应点对有效性的方法 ,给出了判断待匹配深度图像之间的点对应条件的准则 ,同时给出了实现这种准则的数据结构以及程序设计思想 .最后 ,用真实深度图像证明此方法的有效性 ,并用“主次缝合线” 展开更多
关键词 迭代最近点方法 图像匹配 曲面造型 表面重构 三维数字图像造型 ICP方法 深度图像
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一种无标记的身体与面部运动同步捕获方法 被引量:2
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作者 王志勇 王从艺 +2 位作者 张子豪 袁铭择 夏时洪 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期3026-3036,共11页
提供了一个无标记点的身体与面部运动同步捕获的方法.利用经过时间同步和空间标定的长焦彩色相机和 Kinect 相机来进行同步捕获.利用在环境中加入闪光来进行时间同步,使用张氏标定法进行空间标定,从而组成一组时间同步且空间对齐的混合... 提供了一个无标记点的身体与面部运动同步捕获的方法.利用经过时间同步和空间标定的长焦彩色相机和 Kinect 相机来进行同步捕获.利用在环境中加入闪光来进行时间同步,使用张氏标定法进行空间标定,从而组成一组时间同步且空间对齐的混合相机(hybrid camera).然后利用 Kinect fusion 扫描用户的人体模型并嵌入骨骼.最后利用时间和空间都对齐好的两个相机来进行同步采集.首先从深度图像中得到人脸的平移参考值,然后在平移参考值的帮助下根据彩色图像的 2D 特征点重建人脸.随后,把彩色图像中得到的头部姿态传递给身体捕获结果.结果对比实验和用户调研实验均表明所提出的运动捕获的结果要好于单个的运动捕获结果. 展开更多
关键词 运动捕获 人脸人体同步运动捕获 深度图像 多线性模型方法 非刚性迭代最近点方法
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颅颌面CT与MR图像的配准 被引量:3
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作者 胡凯 王卫东 +3 位作者 邱本胜 余立锋 熊春阳 方竞 《中国医学影像学杂志》 CSCD 2002年第2期123-125,共3页
目的 :实现颅颌面CT MR医学图像的配准。材料和方法 :基于轮廓特征的奇异值分解 迭代最近点法 (SingularValueDecomposition IterativeClosestPoint ,SVD ICP)。结果 :该配准操作简便、图像满意、可靠性好 ,尚可以用于任意维度向量集... 目的 :实现颅颌面CT MR医学图像的配准。材料和方法 :基于轮廓特征的奇异值分解 迭代最近点法 (SingularValueDecomposition IterativeClosestPoint ,SVD ICP)。结果 :该配准操作简便、图像满意、可靠性好 ,尚可以用于任意维度向量集合的匹配。结论 :在临床实践中颅颌面CT MR医学图像的配准是可行的 。 展开更多
关键词 融合 奇异值分解-迭代最近点方法 影像学诊断 颅颌面CT-MR医学图像 配准
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单张图片自动重建带几何细节的人脸形状 被引量:4
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作者 王涵 夏时洪 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1256-1266,共11页
为了从单张图片中自动快速重建高细节人脸表情模型,提出一种从粗到细逐步优化的方法.首先从单张照片检测到的特征点中,通过多初值迭代方法优化求解对应的三维头部姿态和大尺度的人脸表情;其次以检测到的人脸特征点为依据对不准确的人脸... 为了从单张图片中自动快速重建高细节人脸表情模型,提出一种从粗到细逐步优化的方法.首先从单张照片检测到的特征点中,通过多初值迭代方法优化求解对应的三维头部姿态和大尺度的人脸表情;其次以检测到的人脸特征点为依据对不准确的人脸表情进行矫正,并使用非刚性的迭代最近点方法对齐模型上的特征点和图像特征点,使用拉普拉斯坐标影响其余非特征点位置;最后使用带有常量假设的明暗重建形状方法为人脸模型重建细尺度的几何细节,以增加重建模型的逼真度.实验结果表明,文中方法能够在头部大幅度摆动的情况下生成更准确的带有几何细节的人脸模型;该方法不需要对图片的摄像机进行标定,也不需要预先训练或预设用户的特征模型和混合形状,同时不强制约束室内光照以及单调的背景环境. 展开更多
关键词 图像重建人脸模型 多线性模型方法 非刚性迭代最近点方法 拉普拉斯变形 明暗重建形状
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