[發明專利]一種基于耦合幾何和曲率一致性約束的深度圖像配準方法

在審

• 申請號: 202210387198.8
• 申請日: 2022-04-13
• 公開（公告）號: CN114862922A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 劉大煒;聶海平;楊林志;陳洪宇;申皓;趙慧潔;李旭東;姜宏志
• 申請（專利權）人: 成都飛機工業（集團）有限責任公司;北京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/30
• 分類號: G06T7/30
• 代理公司: 成都天嘉專利事務所(普通合伙) 51211
• 代理人: 蘇丹

1.一種基于耦合幾何和曲率一致性約束的深度圖像配準方法，其特征在于：包含以下步驟：

步驟1.計算相鄰測量坐標系的空間轉換關系T_i-1，i；

步驟2.用T_i-1，i計算當前測量坐標系T_i；

步驟3.表示相鄰深度圖像之間相鄰像素的關系l_i-1，i；

步驟4.得到相對位姿增量優化目標表達式ε；

步驟5.計算相對位姿增量優化目標ε‘；

步驟6.得到目標函數E；

步驟7.優化目標函數E。

2.根據權利要求1所述的一種基于耦合幾何和曲率一致性約束的深度圖像配準方法，其特征在于：所述步驟1具體為：以第一次測量時的相機坐標系作為參考坐標系，通過依次將第i次測量數據與第i-1次測量數據進行配準，就可以獲得當前測量坐標系相對上次測量坐標系的空間變換關系T_i-1，i＝[R_i-1，i t_i-1，i]。

3.根據權利要求1所述的一種基于耦合幾何和曲率一致性約束的深度圖像配準方法，其特征在于：所述步驟2具體為：當前測量坐標系根據上一次測量坐標系和兩坐標系之間的空間位姿T_i-1，i得到，即

T_i＝T_i-1×T_i-1，i

4.根據權利要求1所述的一種基于耦合幾何和曲率一致性約束的深度圖像配準方法，其特征在于：所述步驟3具體為：在計算過程中，深度圖像D_i中像素x_i與深度圖像D_i-1中像素x_i-1之間的關系可以表示為，

為兩個深度像素的關系。

5.根據權利要求1所述的一種基于耦合幾何和曲率一致性約束的深度圖像配準方法，其特征在于：所述步驟4具體為：基于點到面距離誤差度量，迭代過程相對位姿增量ΔT_i-1，i優化目標為

ε＝∑||(ΔT_i-1T_i-1，ip_i(x_i)-p_i-1(x_i-1)·n_i-1(x_i-1))||²

其中，p_i(x_i)為像素點x_i對應的三維點坐標，p_i-1(x_i-1)為對應像素點x_i-1的三維點坐標，n_i-1(x_i-1)為其法向量。

6.根據權利要求5所述的一種基于耦合幾何和曲率一致性約束的深度圖像配準方法，其特征在于：利用李群李代數與指數映射，進一步可以表示為：

ε≈||Jξ+r||²

其中，J為雅可比矩陣，r為殘差，ξ為六維向量，前三維為平移，后三維為旋轉。

7.根據權利要求1所述的一種基于耦合幾何和曲率一致性約束的深度圖像配準方法，其特征在于：所述步驟5具體為：優于前后兩次測量數據的高斯曲率與測量坐標系的選擇不關聯，因此相對位姿增量ΔT_i-1，i優化目標可以表示為，

其中，為x_i處的圖像梯度，為像素點對應的三維點的導數，為三維點相對變換矩陣的導數，J’為雅可比矩陣，r’為殘差。

8.根據權利要求1所述的一種基于耦合幾何和曲率一致性約束的深度圖像配準方法，其特征在于：所述步驟6具體為：將幾何一致性與曲率一致性約束耦合，得到以下目標函數：

E＝e+λe′

其中，λ為曲率誤差權重因子，e為幾何一致性誤差，e’為曲率一致性誤差。

9.根據權利要求1所述的一種基于耦合幾何和曲率一致性約束的深度圖像配準方法，其特征在于：所述步驟7具體為：上式的最小二乘解進一步可以求解下式得到

(J^TJ+λJ′^TJ′)ξ＝-(J^Tr^T+λJ′^Tr′)

從而得到J、λ和優化E。