[发明专利]一种基于贪婪算法的多视场深度像的并行同步配准方法

说明书

技术领域

本发明涉及三维数字成像及造型技术领域，特别设计一种基于贪婪算法的多视场深度像的并行同步配准方法。

背景技术

不同视场深度像的高精度空间配准是数字几何造型技术中非常重要的一个环节。在深度像的两两配准中，最著名的方法就是由Besl和Mckay以及Chen和Medioni提出的迭代最近点ICP(Iterative Closest Point)算法及其各种变形[1]。正是这两种算法开创了国际上深度像配准的统一理论和框架，为配准精度的提高和进一步发展奠定了里程碑式的基础。可以说这两种算法的提出是深度像配准技术上的一个跨越式发展，在该技术的发展历程中具有无比重要的意义。几何上，ICP算法可以被理解为用来确定两个不同视点获得的深度像的刚体变换参数，包括三个平移变量和三个旋转变量。为了解决ICP算法中点对对应关系搜索耗时的问题，近年来国际上提出了多种ICP的改进算法，包括K-D树和Z-缓冲算法等[2]；也有学者提出在ICP算法的误差测度中引入附加信息，例如颜色和法向量信息。在纹理丰富的情况下，与采用纯几何特征的深度像配准相比，此类算法更加鲁棒，精确度和执行效率也更高一些[2-4]。国内南京航空航天大学[3]、北京航空航天大学[4]、以及北京大学的查红彬教授[5]和北京工业大学的张鸿宾教授[6，7]都报道过他们在深度像配准方面的研究进展。

数学上，两个深度像之间的配准实际上是一个六自由度的空间优化问题。因此，在ICP算法发展的同时，也有不少学者提出采用人工智能算法如遗传算法[8，9]、模拟退火[10]等来解决深度像的精确配准问题，也取得了不错的效果，但是考虑到算法的执行效率和运行时间，在实际应用中，ICP算法仍然具有无可比拟的优势，始终占据着不可撼动的主体地位。在ICP算法提出后不久，人们就发现，仅仅依靠ICP算法通过两两配准多个深度像来实现多视场深度数据的序列配准，往往会出现较大的误差积累。尽管每两个深度像之间的配准精度都很高，但是最终还是会出现令人无法接受的造型误差。因此，上世纪90年代后期，人们根据弹性力学[11]以及图论的理论[12，13]又先后提出了同步配准的概念。即通过建立一个合适的物理模型，来平均分配各个深度像之间的配准误差。与多视场深度像的序列配准不同，这些方法可以在很大程度上减小配准的积累误差，但是数据量大，计算繁琐耗时也是这些方法急需解决的问题之一。

本专利申请人曾提出过一种衡量配准误差的新方法——表面间平均体积测度[14]，并基于该测度，实现了ICP框架下深度像的迭代配准和遗传算法框架下深度像的精确配准[14，15]，这两种方法在收敛速度和配准精度上都有很大改善。但是实验结果也使申请人认识到，如果能够将并行计算技术应用于多视场深度像的同步配准，对于提高配准过程的精度和速度都将大有裨益。毕竟基于最小生成树的多视场深度像配准算法[12，13]，只能被视为同步配准的一个粗配准。

发明内容

为了克服现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于贪婪算法的多视场深度像的并行同步配准方法，通过采用贪婪算法遍历所有可能的配准模式，从而达到有效提高多视场深度像配准精度的目的；而并行计算技术的应用则是为了大大加快多视场深度像的配准过程。

为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

一种基于贪婪算法的多视场深度像的并行同步配准方法，将每一个视点的深度数据看作二叉树中的一个节点，通过深度像间不同的配对模式，比如第一次视点0和视点1先配准，然后配准后的结果作为上一层次的节点继续参与配准，而第二次则选择视点1和视点2先配准，然后配准结果再参与上一层树结构的配准，最后通过贪婪的逐个检验每一种全局配准的可能策略，寻找出全部配准误差和最小的一种模式作为最优的配准策略。

本发明带来的有益效果是：实现了多视场深度像的同步配准，整个配准所用时间大大减少。

附图说明

图1为基于贪婪算法和“逆”二叉树结构的多视场深度像全局配准的示意图

图2为不同视场深度像全局配准的结果示例

图3(c)为多视场深度像全局并行配准的执行效率的并行效率图

图3(b)为多视场深度像全局并行配准的执行效率的加速比图

图3(a)为多视场深度像全局并行配准的执行效率计算时间图

具体实施方式

下面对结合附图对本发明的较佳实施例作详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围作出更为清楚明确的界定。