基于采样定理的白光干涉SEST算法研究

研究了基于采样定理的白光干涉测量算法——Square-envelop function Estimation by Sampling Theory(SEST)算法,该算法采样间隔是传统算法的数倍,最大可达1.425"m,大大提高了测量速度。在该算法基础上,提出应用循环缓冲器来定位相干区间,减少了存储的采样值及计算量,提高了数据处理速度。仿真结果表明,该算法是快速、有效的。

基于分层块状全局搜索的三维点云自动配准

提出了一种分层块状全局搜索到临近点局部搜索的改进迭代最近点(ICP)算法,用于进一步提高ICP算法的配准速度并消除点云缺失对点云配准的影响。该配准方法在粗略配准之后,以点云块为分层单元对模型点集进行选取,并对选取的少量模型点进行全局搜索获取其对应最近点;然后,以这些模型点对应的最近点作为搜索中心,在场景点集中进行局部搜索,获取这些模型点的大量临近点的对应最近点;最后,剔除错误对应最近点对,并求取坐标变换。与基于KD-Tree的ICP算法和基于LS+HS(Logarithmic Search Combined with Hierarchical Model Point Selection)的ICP算法相比,该配准算法对Happy bunny扫描数据的配准速度分别提高了78%和24%;对Dragon扫描数据的配准速度分别提高了73%和30%。这些结果表明该算法可以快速、精确地实现三维点云间的配准。

加入迭代因子的层次化颅骨配准方法

目的在基于知识的颅面复原中,为了对未知颅骨的面貌进行复原,需要在颅骨库里寻找相似颅骨,将相似颅骨的面皮作为参考。寻找相似颅骨的过程即颅骨配准,配准的精度和效率是两个重要性能指标。本文提出一种基于特征区域和改进ICP(iterative closest point)算法的层次化颅骨配准方法。方法首先,将颅骨模型去噪、简化并归一化,通过计算体积积分不变量,确定每个点的凹凸性;使用K-means方法,将颅骨上的点聚类为多个或凹或凸的特征区域。然后,通过主成分分析法来计算两个颅骨的相似特征区域,对每一个可能的匹配计算3维变换,将两个颅骨粗略对齐;最后,采用加入迭代因子的方法对ICP算法进行改进,使用改进的ICP算法对颅骨进行精配准。结果将本文方法用于颅骨模型、兵马俑模型以及公共数据集中的3维模型配准,经典ICP算法的配准时间分别为6.23 s、7.61 s、4.17 s,改进的ICP算法配准时间分别为3.02 s、3.23 s、2.83 s,算法效率提高了约2倍,配准效果也有明显提高。实验中通过对迭代因子的测试,发现不同的数据集需要设定不同的迭代因子。结论本文所提出的基于区域特征的层次化配准方法提高了颅骨配准的精度和效率,整个过程不需要人工干预,该算法具有一定的普适性,可用于相似3维模型配准。