[发明专利]基于凸密度极值的点云配准方法

权利要求书

1.基于凸密度极值的点云配准方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一，获取同一病例不同时期的牙颌点云和牙颌点云的重叠区域；

步骤二，基于重叠区域的凸状特征，利用凸密度极值约束对应估计，得到重叠区域对应关系；

所述步骤二具体包括：从重叠区域中寻找凸密度最大的区域得到WALA嵴，利用WALA嵴约束对应估计；

所述寻找凸密度最大的区域得到WALA嵴具体包括：

步骤1.1，由牙颌点云的重叠区域获取牙弓线邻域点集；

步骤1.2，计算牙弓线邻域点集内的点的平均曲率；

步骤1.3，判断该点是否为凸状特征，如果是，则执行步骤1.4，否则返回步骤1.2；

步骤1.4，计算得到不同距离位置下的凸密度值；

步骤1.5，判断该距离处的凸密度值是否为极值，如果是，则该点为WALA嵴点；否则返回步骤1.2；

步骤1.6，重复步骤1.2至步骤1.5，直到遍历完毕牙弓线邻域点集内的所有点，得到WALA嵴点集；

所述利用WALA嵴约束对应估计包括：

步骤2.1，根据最邻近搜索法确定待配准点云之间的对应点；

步骤2.2，将得到的WALA嵴点集作为约束条件；

步骤2.3，从对应点中剔除不符合约束条件的对应点对，得到最终的对应点集，即为重叠区域的对应关系；

步骤三，基于上述对应估计得到的对应关系，利用迭代最优变换优化对牙颌点云进行配准。

2.根据权利要求1所述的基于凸密度极值的点云配准方法，其特征在于，所述步骤三还包括：

步骤3.1，基于步骤二得到的重叠区域的对应关系，利用迭代最优变换完成重叠区域的配准；

步骤3.2，采用上述步骤3.1重叠区域配准中所利用的旋转矩阵R和平移矩阵T完成整体牙颌点云的配准。

3.根据权利要求2所述的基于凸密度极值的点云配准方法，其特征在于，所述步骤3.1还包括：

步骤3.1.1，基于凸密度极值约束后，得到S_Q中与S_P存在对应关系的点集S_Qnearst,记作S_P＝{sp_i|i＝1,2...m},S_Qnearst＝{sq_i|i＝1,2...m}，设置目标函数E(R,T)：

其中，S_Q与S_P分别为待配准的两个牙颌点云P,Q的重叠区域；

步骤3.1.2，利用相关变化矩阵求解方法和基于最小二乘优化算法计算旋转矩阵R和平移矩阵T，使得上述目标函数最小；

步骤3.1.3，对sp_i使用上一步求得的旋转矩阵R和平移矩阵T进行旋转和平移变换，得到sq_i新的对应点集sp_i′＝R·sp_i+T；

步骤3.1.4，计算sq_i和对应点集sp_i'的平均距离d：

步骤3.1.5，返回步骤3.1.1进行迭代计算，直到迭代次数达到设定的最大值或d小于设定阈值。

4.根据权利要求2所述的基于凸密度极值的点云配准方法，其特征在于，所述步骤3.2还包括：

步骤3.2.1，待配准的两个牙颌点云P,Q利用最邻近点的对应估计方法找出Q中与P存在对应关系的点集Q_nearst，记作P＝{p_i|i＝1,2...m},Q_nearst＝{q_i|i＝1,2...m}；

步骤3.2.2，对p_i使用重叠区域对齐求得的旋转矩阵R和平移矩阵T进行旋转和平移变换，得到q_i新的对应点集p_i′＝R·p_i+T；从而获得了P旋转平移后新的矩阵P'＝{p_i'|i＝1,2...m}，得到配准后的点云P',Q。