1 咸阳师范学院 教育科学学院, 陕西 咸阳 712000
2 西北大学 信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
3 北京师范大学 信息科学与技术学院, 北京 100875
由于颅骨的三维点云数据模型复杂且不同人的颅骨差异较小, 对其配准精度要求较高。为了提高颅骨点云模型的配准精度和收敛速度, 提出了一种先粗配准再细配准的配准方法。首先, 对颅骨点云数据模型进行去噪、简化和归一化等预处理; 然后, 通过区域划分、区域配准和求解组合系数以及求解刚体变换等步骤实现区域层次上的颅骨粗配准; 最后, 通过引入动态迭代系数来改进基于旋转角约束的迭代最近点算法, 并采用该改进的ICP算法实现颅骨的细配准, 从而达到精确配准的目的。实验结果表明: 与ICP算法相比, 改进的ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约30%和50%。证明该种先粗配准再细配准的颅骨点云模型配准方法是一种精度高、速度快的有效颅骨配准算法。
颅骨配准 粗配准 迭代最近点 旋转角约束 动态迭代系数 skull registration coarse registration iterative closest point rotation angle constraint active iterative coefficient
