3D点云曲率自适应变形图和多几何剪枝非刚性配准算法

姿态初始化和可靠的对应关系是3D点云精确配准的关键,针对现有非刚性点云配准方法在面对较大变形和缺失对应时表现不佳的问题,提出一种基于3D点云曲率自适应变形图和多几何剪枝策略的非刚性配准算法.首先用点云高斯曲率和局部测地线距离采样源点云,自适应地构建一个反映源表面形状变化的节点图,在采样到表面变形关键点的同时控制采样密度,使采样节点均匀分布在源表面;然后根据点云的SHOT特征和曲率寻找初始对应关系,结合扩散剪枝为非刚性配准获得可靠的对应关系;最后在配准优化期间重新寻找对应关系,根据对应点的距离和法线剪枝去除虚假对应以约束变形域.在Human-motion和ANIM数据集上的实验结果表明,所提算法可以获得更好的初始化姿态并去除大量误匹配,在平均配准误差降低50%~80%的同时,非刚体配准运行速度提高3~7倍.