[发明专利]一种缺失颅骨的特征点配准方法

权利要求书

1.一种缺失颅骨的特征点配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对于待配准的颅骨点云模型U和S分别进行特征点提取，对应得到特征点集S₁和S₂；

步骤2，颅骨粗配准

计算特征点集S₁和S₂在每个特征点处的属性序列，对于S₁中的每个特征点s_1i对应的属性序列计算S₂中每个特征点s_2j的属性序列与的Tonimoto系数T_1i，通过阈值筛选的方式，确定S₁和S₂中匹配的特征点对，从而获取S₁和S₂的刚体变换旋转矩阵和平移矢量，以实现颅骨点云模型U和S的粗配准；

步骤3，颅骨细配准

通过初始点筛选使颅骨点云模型U和S具有相同的点数，对应的3D点集分别为A和B，利用刚体变换的旋转矩阵和平移矢量表示A和B中任意点之间的相关性，将刚体变换的求解转换为最小化问题并采用奇异值分解法进行求解，得到A和B的刚体变换旋转矩阵和平移矢量，从而实现颅骨点云模型U和S的细配准。

2.如权利要求1所述的缺失颅骨的特征点配准方法，其特征在于，步骤1所述的特征点提取，具体方法为：

对于一个颅骨点云模型上的任意一点p_i，设其k近邻域为Nbhd(p_i)，由邻域中的任意一点p可计算Nbhd(p_i)的协方差矩阵为：

式中，为Nbhd(p_i)的平均值；

对颅骨点云模型上所有点的法向量进行方向调整，使之满足：

n_i·n_j0(i≠j) (2)

式中，n_i、n_j分别表示颅骨点云模型上的任意点p_i、p_j的法向量；

点p_i处的主曲率k₁,k₂、平均曲率H以及高斯曲率K分别表示为：

式中，L＝f_xxn，N＝f_yyn，M＝f_xyn，E＝f_xf_x，F＝f_xf_y，G＝f_yf_y，n为点p_i的法向量n_i，f_x、f_y分别表示曲面z对x、y的偏微分；f_xx、f_yy、f_xy分别表示曲面z对x的二次偏微分、对y的二次偏微分以及对x求偏微分后再对y求偏微分；

计算S(p)来提取颅骨的特征点，S(p)其计算式为：

式中，k₁(p)和k₂(p)为点p的主曲率；

于颅骨点云模型中的任意一点p_i，判断其是否为特征点的标准为：

若S(p_i)max(S(p_i1),S(p_i2),...,S(p_ik))，则点p_i为凸点；

若S(p_i)min(S(p_i1),S(p_i2),...,S(p_ik))，则点p_i为凹点。

其中，S(p_i)、S(p_i1),S(p_i2),...,S(p_ik)为点p_i、点p_i的邻域点p_i1,p_i2,...,p_ik分别通过式(6)计算的S(p)值；

将所述的凸点和凹点作为颅骨点云模型的特征点。