多幅深度图像自动配准方法

摘要

多幅深度图像自动配准方法。(1)使用SIFT特征对任意两幅深度图像配准并判断结果正确性。首先计算两幅深度图像的SIFT特征，双向交叉匹配对应点，然后用RANSAC算法求极线约束，过滤错误匹配，之后用ICP算法精确配准并判断结果正确性。(2)搜索模型图的圈空间，计算全局一致的配准结果。首先求得模型图的导出圈基并构建导出圈基的邻接关系图，然后，求得一致圈空间的一组基，进而得到一致的配准结果。该方法可以有效地提高圈空间的搜索速度，理想情况下，可以将指数时间复杂度提高到线性时间复杂度。(3)圈的一致性判断，使用一种相对误差判断方法判断圈中配准结果的一致性。本发明可以可靠的自动配准多幅深度图像，通过搜索一致圈，去掉错误配准，得到一致的配准结果。

主权项

多幅深度图像自动配准方法，包括两幅深度图像配准过程和多幅深度图像全局匹配过程，其特征在于步骤如下：所述的两幅深度图像配准如下：(1)在两幅图像上分别计算SIFT特征，得到每个特征点对应一个128维特征向量；(2)根据步骤(1)所述的特征向量，匹配对应点；(3)确定匹配对应点之后，采用RANSAC算法求解基础矩阵，然后采用基础矩阵剔除匹配错误的对应点；(4)将剔除匹配错误后的对应点按SIFT特征距离排序，去掉两幅图像的特征向量之间距离最大的20％的对应点；(5)根据步骤(4)中得到的去掉两幅图像的特征向量之间距离最大的20％的对应点，采用四元数法求得变换矩阵，从而得到两两粗略配准；(6)两两粗略配准后，使用ICP算法精确配准两幅深度图像；所述的多幅深度图像全局匹配过程如下：(7)根据步骤(6)得到的两两精确配准的两幅深度图像，建立多幅图像的模型图；(8)求得模型图的导出圈基，建立导出圈基的邻接关系图Γ，所述的导出圈基是指没有弦的导出圈构成的基；起点和终点为同一顶点的基本通路称为圈，一条边连接一个圈中的两个顶点，但它并不是圈中的边，称为弦；(9)搜索圈空间，所述的圈空间为模型图中所有回路的集合，在搜索时只搜索导出圈基的邻接关系图Γ中的连通顶点生成的圈，并且得到一个一致圈时，就删掉一个圈基，直到Γ所剩余的顶点个数小于要搜索的顶点个数为止，得到多幅图像的全局匹配；所述步骤(9)中的对于得到一个一致圈的判断方法：从圈中任取一幅深度图像，求得它的直径d，将该深度图像沿着圈中的两两变换变换一周，得到一幅新的深度图像，计算新的深度图像和初始深度图像对应点之间的误差e，将e/d作为圈的误差，如果圈的误差小于设定阈值圈就是一致的，否则，是不一致的；所述步骤(2)中采用双向交叉方法匹配对应点，其步骤为：匹配对应点时，对于第一幅图像上的特征点p，其有一个特征向量，在第二幅深度图像的所有特征向量中找到距离特征点p的特征向量最近的特征点p′，反过来对于p′，在第一幅深度图像的所有特征向量中找到距离特征点p′的特征向量最近的特征点p″，如果p＝p″，则p与p′为匹配对应点；所述步骤(7)中所述的模型图G＝是一个无向图，V是顶点的集合，E是边的集合，每个顶点vi∈V表示一幅深度图像，每一条边eij＝(vi，vj)∈E，当且仅当深度图像vi和vj的两两配准结果Tij存在，并且Tij作为边eij的属性，其中vi和vj是模型图的两个顶点。