研究目的
通过提出一种基于多向量场约束的新算法来提高颜色和深度图像配准的准确性。
研究成果
与SC、ICP和CPD算法相比，所提出的算法将颜色和深度图像配准精度提高了约5%，并展现出更优越的抗噪能力，这对三维重建等应用具有重要意义。
研究不足
该算法可能因矩阵运算和迭代而具有较高的计算复杂度；其在特定数据集上测试，可能无法推广至所有图像类型；噪声处理依赖于预定义参数。
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基于多向量场约束的彩色与深度图像配准算法
DOI：10.1007/s11042-018-7048-4
期刊：Multimedia Tools and Applications
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
图像配准旨在建立图像间可靠的特征关系，是图像处理领域的关键问题。为提高彩色与深度图像配准的精度，本文提出一种基于多向量场约束的新型图像配准算法。首先初始化彩色与深度图像的边缘信息特征，基于边缘信息建立初始对应关系；考虑图像间的相关性，据此建立多向量场约束的函数关系。在再生核希尔伯特空间(RKHS)中，将该约束加入概率模型，并采用EM算法优化模型参数，最终获取图像对应边缘点的概率分布。为进一步提升配准精度，本文将输入从单对图像扩展为双对图像，通过参数模型迭代评估图像间的特征变换关系。以公开RGB-D图像为实验对象，结果表明：对于单物体图像配准，本算法相比SC、ICP和CPD算法的配准精度提升约5%；此外通过人工噪声测试表明，本算法较SC、ICP和CPD算法具有更优的抗噪能力。
作者：
Xiaolin Li，Daoqing Li，Li Peng，Huabing Zhou，Deng Chen，Yanduo Zhang，Liang Xie
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