[發明專利]一種基于稠密骨架點的柔性形狀區域匹配方法、系統

在審

• 申請號: 202111382103.5
• 申請日: 2021-11-22
• 公開（公告）號: CN114066952A
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 方賢勇;胡凌志;汪粼波
• 申請（專利權）人: 安徽大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33
• 代理公司: 合肥市澤信專利代理事務所(普通合伙) 34144
• 代理人: 潘飛

本發明屬于計算機視覺處理領域，具體涉及一種基于稠密骨架點的柔性形狀區域匹配方法、系統及其裝置。該方法包括如下步驟：S1：獲取原始點云數據，下采樣得到源點云S和目標點云T；S2：對S和T進行曲率骨架提取得到源骨架點云SK₁和目標骨架點云SK₂，并建立對應關系。S3：對源骨架點云SK₁進行關鍵點提取，得到關鍵點集Node；進而得到區域索引信息。S4：使用圖匹配算法，對關鍵點集Node和目標骨架點云SK₂中的點進行匹配，得到二者之間的第三對應關系。S5：根據第三對應關系，將區域索引信息映射到SK₂中；進而將目標點云T劃分到各自所屬的區域中，完成最終的區域對應。本發明解決了現有的匹配方法因物體姿態變化導致的形狀匹配準確率和效率低的問題。

技術領域

本發明屬于計算機視覺處理領域，具體涉及一種基于稠密骨架點的柔性形狀區域匹配方法、系統及其裝置。

背景技術

尋找形狀之間的對應關系是計算機視覺和幾何處理中的一個基本問題，在計算機視覺中有著非常廣泛的應用。形狀對應是三維掃描、三維重建等任務的關鍵算法組成部分，也是屬性轉移、形狀插值、統計建模等各種應用中不可或缺的前提。形狀對應的經典應用，如三維掃描或形狀變形，通常使用剛性對齊和特征匹配等方法。剛性對齊是基于抽樣的方法來解決的。在特征匹配的情況下，通常會提取形狀的特征點，計算特征點的形狀描述符，并通過選擇最大相似度的賦值來構造對應關系。

現有的形狀匹配方法，可以大致分為：基于配準的方法和基于相似度的方法。基于配準的方法主要步驟為：首先對兩個點云進行點云配準操作，通過配準后的結果，得到每個點的對應點。基于相似度的方法主要是在適當的變形下計算幾何不變量或描述符。這樣的描述符可以在頂點上定義，也可以在頂點對之間定義。通過對描述符進行相似度計算匹配，得到兩個形狀之間的對應關系。以上兩種方法中，前者的匹配效果主要依賴于使用的點云配準技術方法，但是不管是采用哪種方法，對于形變較大的兩個形狀，其匹配效果都不是很好。而后者在對形狀匹配的研究中，主要著眼于尋找兩個形狀點對點之間的對應關系，而不是直接針對區域進行匹配。

計算機視覺任務由于其靈活性和實用性的要求，通常涉及到不精確的點云匹配，區域之間的對應有更多優勢。例如在一些基于點云的形狀檢索任務中，給定一個查詢形狀，目標是從數據庫中找到與查詢相似的形狀，因而只需要考慮形狀之間相似性的量化即可。但是，常規點云配準方法在解決這一類問題時常常會因為物體姿態變化而導致形狀匹配準確率和效率降低。

發明內容

為了解決現有的匹配方法在點云配準中因物體姿態變化導致的形狀匹配準確率和效率低的問題，提出一種基于稠密骨架點的柔性形狀區域匹配方法、系統及其裝置。

本發明采用以下技術方案實現：

一種基于稠密骨架點的柔性形狀區域匹配方法，其用于對兩個點云中位置對應的形狀區域進行匹配。該柔性形狀區域匹配方法包括如下步驟：

S1：獲取兩個需要進行區域匹配的原始點云數據，對兩個原始點云數據分別進行等量下采樣得到包含相同點數量的源點云S和目標點云T；并分別基于源點云S和目標點云T的質心建立局部坐標系。

S2：對源點云S和目標點云T進行曲率骨架提取得到二者的初始骨架點云，對兩個初始骨架點云分別進行等量下采樣得到包含相同點數量的源骨架點云SK₁和目標骨架點云SK₂。并根據點間的歐氏距離在源點云S和源骨架點云SK₁的各點之間建立第一對應關系，在目標點云T和目標骨架點云SK₂的各點之間建立第二對應關系。

S3：對源骨架點云SK₁進行關鍵點提取，得到關鍵點集Node；以關鍵點集Node中的每個關鍵點作為一個區域的標記，對源骨架點云SK₁進行區域劃分；進而得到源骨架點云SK₁中每個骨架點所屬的區域索引信息I。