主页期刊介绍编委会编辑部服务介绍道德声明在线审稿编委办公编辑办公English
2018-2019年专刊出版计划 微信服务介绍 最新一期:2018年第8期
     
在线出版
各期目录
纸质出版
分辑系列
论文检索
论文排行
综述文章
专刊文章
美文分享
各期封面
E-mail Alerts
RSS
旧版入口
中国科学院软件研究所
  
投稿指南 问题解答 下载区 收费标准 在线投稿
杨 棽,齐 越,沈旭昆,赵沁平.一种快速的三维扫描数据自动配准方法.软件学报,2010,21(6):1438-1450
一种快速的三维扫描数据自动配准方法
Rapid and Automatic Method for 3D Scanned Data Registration
  修订日期:2008-12-10
DOI:
中文关键词:  三维扫描数据  深度图像  纹理图像  粗略配准  多幅图像配准  图像配准
英文关键词:3D scanned data  range image  texture image  coarse registration  multi-view registration  image registration
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60533070, 60773153 (国家自然科学基金); the Key Grant Project of the Ministry of Education of China under Grant No.308004 (国家教育部科学技术研究重大项目); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2009AA012102 (国家高技术研究发展计划(863)); the Beijing Municipal Natural Science Foundation of China under Grant No.4102037 (北京市自然科学基金)
作者单位
杨 棽 北京航空航天大学 虚拟现实技术与系统国家重点实验室,北京 100191 
齐 越  
沈旭昆  
赵沁平  
摘要点击次数: 3422
全文下载次数: 4109
中文摘要:
      研究了两幅和多幅深度图像的自动配准问题.在配准两幅深度图像时,结合二维纹理图像配准深度图像,具体过程是:首先,从扫描数据中提取纹理图像,特别地,针对不包含纹理图像的扫描数据提出了一种根据深度图像直接生成纹理图像的方法;然后,基于SIFT(scale-invariant feature transform)特征提取纹理图像中的兴趣像素,并通过预过滤和交叉检验兴趣像素等方法从中找出匹配像素对的候选集;之后,使用RANSAC(random sample consensus)算法,根据三维几何信息的约束找出候选集中正确的匹配像素对和相对应的匹配顶点对,并根据这些匹配顶点对计算出两幅深度图像间的刚体置换矩阵;最后,使用改进的ICP(iterative closest point)算法优化这一结果.在配准多幅深度图像时,提出了一种快速构建模型图的方法,可以避免对任意两幅深度图像作配准,提高了配准速度.该方法已成功应用于多种文物的三维逼真建模.
英文摘要:
      This paper presents a rapid method to align large sets of 3D scanned data automatically. The method incorporates the technique of image registration into the pair-wise registration. Firstly, it retrieves two texture images from the scanned data to align. A method is proposed to generate the texture image from the range image when scanned data do not contain the texture information. Secondly, it detects the features using SIFT (scale-invariant feature transform) on texture images, and a set of potential corresponding pixels is selected by means of pre-filter and cross validation. Then a matching algorithm, based on RANSAC (random sample consensus) algorithm, is applied to specify the matching pixel pairs between two images. All matches obtained are mapped to 3D space and used to estimate the rigid transformation. Finally, a modified ICP (iterative closest point) algorithm is applied to refine the result. The paper also presents a method to create model graph rapidly for multi-view registration which avoids aligning all pairs of range images. This reconstruction technique achieves a robust and high performance in the application of automatic rebuilding 3D models of culture heritages.
HTML  下载PDF全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
 

京公网安备 11040202500064号

主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
编辑部电话:+86-10-62562563 E-mail: jos@iscas.ac.cn
Copyright 中国科学院软件研究所《软件学报》版权所有 All Rights Reserved
本刊全文数据库版权所有,未经许可,不得转载,本刊保留追究法律责任的权利