[发明专利]一种三维体数据的空间配准方法和装置

说明书

本发明涉及计算机视觉与图像处理领域，具体涉及一种三维体数据的空间配准方法和装置，方法包括：S1，获取同一物体的第一与第二三维体数据；S2，通过主成分分析法对第一和第二三维体数据进行粗配准；S3，对粗配准后的两个三维体数据分别获取其垂直于第一方向的各切面的质心点，得到各三维体数据的质心点集合，对集合进行直线拟合之后获取方向向量；S4，求取两组方向向量之间的配准旋转变换矩阵；根据两个质心点集合的中心质心点的坐标求取配准平移变换矩阵；S5，利用配准旋转变换矩阵和配准平移变换矩阵对第二三维体数据进行坐标变换，完成配准。本发明充分利用了三维体数据的几何空间信息，降低数据集大小，缩短配准时间，提高配准效率与实时性。

技术领域

本发明涉及计算机视觉与图像处理领域，具体涉及一种三维体数据的空间配准方法和装置。

背景技术

随着计算机视觉与图像处理领域的发展，人们可以方便快捷的获取包含物体几何属性特征与空间三维信息的体数据。三维体数据涵盖物体本身丰富的信息，其在医学图像、3D打印、游戏娱乐等诸多领域中获得越来越多的应用。三维体数据可通过多种形式采集得到，但在实际的采集过程中，受限于光照环境、被测物体自身的遮挡问题、设备扫描角度等影响，一次的扫描往往获取的只是该物体某个视角的三维体数据，且在不同视角下存在平移和旋转错位现象。三维体数据空间配准则是针对这样的问题，将不同视角下的三维体数据通过某种几何变换规则匹配到同一坐标系下，方便后续对不同时期或者不同条件下的同一物体的多组三维体数据进行分析和可视化操作。

现有技术中三维体数据配准方法主要包括三种类型：第一种是基于几何特征不变量的配准方法，通过被测物体本身所具有的形态特征与结构特征特性构建两组三维体数据中点与点之间的匹配对应，其特征包括轮廓、形状描述子等，利用对应点求取两组三维体数据视图之间的变换关系，通过矩阵变换获得配准后的数据；第二种是传统迭代最近点方法(ICP方法)及其改进方法，该类方法迭代搜索三维体数据目标点集与源点集欧氏距离最近的点，计算两者之间的变换矩阵并计算匹配误差，直至满足迭代终止条件时停止。第三种是混合方法，包括深度学习、统计方法等方法及其混合方法。

现有技术存在的缺陷主要有：1、基于几何特征不变量的配准方法虽然充分利用了物体的几何信息，但对于特征提取和特征匹配的误差更为敏感，因而最终配准结果往往有较大误差，甚至有些配准结果是错误的。2、ICP方法及其改进方法需要提供一个较好的配准初始值，较大依赖于配准初始值，容易陷入迭代算法局部最优解，并且在搜索匹配点对的过程中耗时较长。3、混合方法没有利用原始三维体数据与待配准三维体数据来简化点集，配准精度和速度上仍有待进一步提高。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中匹配过程耗时较长、没有简化点集导致匹配速度慢的问题，提供一种三维体数据的空间配准方法和装置。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

一种三维体数据的空间配准方法，包括以下步骤：

S1，获取同一物体的第一三维体数据与第二三维体数据；

S2，通过主成分分析法对第一三维体数据和第二三维体数据进行粗配准；

S3，对粗配准后的两个三维体数据分别获取其垂直于第一方向的各切面的质心点，得到各三维体数据在第一方向上的质心点集合，对质心点集合进行直线拟合之后获取方向向量；

S4，求取步骤S3得到的两组方向向量之间的配准旋转变换矩阵；根据两个质心点集合的中心质心点的坐标求取配准平移变换矩阵；

S5，利用所述配准旋转变换矩阵和所述配准平移变换矩阵对第二三维体数据进行坐标变换，完成配准。

进一步的，所述第一三维体数据为原始三维体数据，第二三维体数据为待配准的目标三维体数据，两者的空间像素距离相同、大小相同。