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公开(公告)号：CN109285184B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201810998358.6
申请日：2018-08-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于重心与质心变换的三维点云初始配准算法，针对三维点云配准中ICP等精确配准算法容易陷入局部最优的问题，首先对点云进行滤波处理；然后，通过点云数据重心与质心建立点云数据之间的旋转变换初步模型；其次，根据旋转角度与配准误差的关系，建立迭代旋转模型，找出最佳旋转角度，进而完成初始配准；最后，结合ICP算法进一步精确配准验证该初始配准算法的有效性。本发明算法与通过重心重合的初始配准方法进行了对比实验，结果表明：本发明提出的算法初始配准效果，明显优于基于重心重合的初始配准方法，初始配准效果较好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107330929A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710428684.9
申请日：2017-06-08
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于几何重心和质心距离比不变性的多尺度点云配准方法，针对三维点云配准中点云尺度不一致和配准精确度的问题，提出基于几何重心和质心距离比不变性的多尺度点云配准方法：首先，对点云数据进行滤波处理，减小噪声和离群值的影响，以减小配准误差；其次，计算待配准点云的重心和质心，根据待配准后点云重心与质心距离，建立尺度因子计算模型，并计算尺度因子；最后，将计算得到的尺度因子代入ICP算法，依据尺度因子和配准误差的函数关系，由粗略到精细迭代计算，得到尺度因子、旋转矩阵和平移变换。用斯坦福三维扫描存储库的公共点云数据集进行仿真，并与边界尺度迭代最近点算法(ICPBS)和尺度概率迭代最近点算法(sPICP)进行比较。
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公开(公告)号：CN109285184A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810998358.6
申请日：2018-08-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于重心与质心变换的三维点云初始配准算法，针对三维点云配准中ICP等精确配准算法容易陷入局部最优的问题，首先对点云进行滤波处理；然后，通过点云数据重心与质心建立点云数据之间的旋转变换初步模型；其次，根据旋转角度与配准误差的关系，建立迭代旋转模型，找出最佳旋转角度，进而完成初始配准；最后，结合ICP算法进一步精确配准验证该初始配准算法的有效性。本发明算法与通过重心重合的初始配准方法进行了对比实验，结果表明：本发明提出的算法初始配准效果，明显优于基于重心重合的初始配准方法，初始配准效果较好。
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公开(公告)号：CN105184766A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510418218.3
申请日：2015-07-16
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/20056
Abstract: 本发明提供了一种频域边界能量模型的水平集图像分割方法，包括：在初始化轮廓下，对输入图像的轮廓内外区域分别进行傅里叶变换；设计频域滤波器对轮廓内外区域进行滤波从而提取边界能量项；将水平集函数正则项、长度约束项和边界能量项作为整体能量项；结合阶跃函数与冲击函数，运用水平集方法对能量项进行最小化，从而得到理想的分割结果。本发明所述的频域边界能量模型的水平集分割算法，选择带通滤波器作为最优滤波器提取目标边界信息，而排除其他干扰信息，如强噪声、偏移场、规则纹理等，能够对分割结果边界的平滑度进行控制，对同时存在强噪声和偏移场的医学图像有高精度的分割结果。
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公开(公告)号：CN105184766B
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201510418218.3
申请日：2015-07-16
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明提供了一种频域边界能量模型的水平集图像分割方法，包括：在初始化轮廓下，对输入图像的轮廓内外区域分别进行傅里叶变换；设计频域滤波器对轮廓内外区域进行滤波从而提取边界能量项；将水平集函数正则项、长度约束项和边界能量项作为整体能量项；结合阶跃函数与冲击函数，运用水平集方法对能量项进行最小化，从而得到理想的分割结果。本发明所述的频域边界能量模型的水平集分割算法，选择带通滤波器作为最优滤波器提取目标边界信息，而排除其他干扰信息，如强噪声、偏移场、规则纹理等，能够对分割结果边界的平滑度进行控制，对同时存在强噪声和偏移场的医学图像有高精度的分割结果。
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公开(公告)号：CN107330929B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201710428684.9
申请日：2017-06-08
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于几何重心和质心距离比不变性的多尺度点云配准方法，针对三维点云配准中点云尺度不一致和配准精确度的问题，提出基于几何重心和质心距离比不变性的多尺度点云配准方法：首先，对点云数据进行滤波处理，减小噪声和离群值的影响，以减小配准误差；其次，计算待配准点云的重心和质心，根据待配准后点云重心与质心距离，建立尺度因子计算模型，并计算尺度因子；最后，将计算得到的尺度因子代入ICP算法，依据尺度因子和配准误差的函数关系，由粗略到精细迭代计算，得到尺度因子、旋转矩阵和平移变换。用斯坦福三维扫描存储库的公共点云数据集进行仿真，并与边界尺度迭代最近点算法(ICPBS)和尺度概率迭代最近点算法(sPICP)进行比较。
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