基于稀疏表示的非剛性配準(zhǔn)方法研究.pdf

1、隨著三維掃描設(shè)備中深度傳感器的廣泛應(yīng)用，三維曲面的配準(zhǔn)成為計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)關(guān)鍵問題。其中非剛性配準(zhǔn)比剛性配準(zhǔn)更具挑戰(zhàn)性，因?yàn)樗枰獮槊總€(gè)三維坐標(biāo)點(diǎn)分別求得一個(gè)變換，而不是像剛性配準(zhǔn)一樣所有的點(diǎn)僅僅需要一個(gè)剛性變換，所以它在求解時(shí)更容易發(fā)生過擬合的問題。多數(shù)現(xiàn)有文獻(xiàn)采用l2范數(shù)來局部變換進(jìn)行平滑性的約束。從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來看，l2范數(shù)約束是假設(shè)數(shù)據(jù)的分布是服從高斯分布的，l2范數(shù)比較容易受到野值和噪聲的影響。大多數(shù)三維曲面，尤其是人體，都

2、是用關(guān)節(jié)鏈接的，除了關(guān)節(jié)處會(huì)有較大幅度的變換之外，多數(shù)位置的變換差都非常平滑。從這個(gè)角度看，相鄰點(diǎn)變換差的分布是十分稀疏的，應(yīng)該用重尾分布來進(jìn)行建模，而不是能量迅速下降的高斯分布。拉普拉斯分布與臨近點(diǎn)變換差的函數(shù)擬合得更好，這說明了l1范數(shù)的可行性。本論文提出一種基于稀疏表示的非剛性配準(zhǔn)方法，這種方法可以用增廣拉格朗日方程的框架下，用交替方向方法(ADM)求解，結(jié)果表明不論是在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集還是在真實(shí)掃描模型中，本論文的方法在具有較大的形變

3、的三維曲面變換中，抑制噪聲和野值的能力更好。
　　本論文的主要貢獻(xiàn)為:
　　1)提出一種基于稀疏表示的非剛性配準(zhǔn)方法，非剛性變換都是分段平滑的，所提出方法可以靈活地處理局部的幾何變換。所提出方法可以分解為一系列交替求最優(yōu)解的子問題，有確切的解，并確定可以收斂。在這個(gè)基礎(chǔ)上，提出數(shù)據(jù)項(xiàng)和平滑項(xiàng)都用稀疏表示的方法，從而獲得更好的效果。
　　2)建立了一個(gè)多分辨率的非剛性配準(zhǔn)方案。模板模型和目標(biāo)模型都被下采樣相同的次數(shù)，得到