《非剛體圖像點集部分配準的快速魯棒算法研究》是依託西安交通大學，由杜少毅擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：非剛體圖像點集部分配準的快速魯棒算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：杜少毅
- 依託單位：西安交通大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
點集配準作為圖像配準的關鍵技術之一，是計算機視覺、模式識別和圖像處理中一項極富挑戰性的課題。針對非剛體圖像點集中存在著缺失數據、離群點和形狀噪聲的部分配準問題，本研究旨在建立自動、精確、魯棒且快速的全局和局部配準算法。以申請人已提出的全局尺度和仿射非剛體配準算法為基礎，結合現有的剛體配準的研究成果，本研究將針對部分對應的點集，提出自動且精確的全局線性配準算法；分析全局非剛體配準算法的初值，提出一個初值估計方法以提高配準算法的魯棒性，並通過對配準算法性能的分析提出更為快速的全局配準算法；基於全局配準算法的研究，提出快速且魯棒的局部彈性配準算法。本研究所提算法框架具有一定的通用性，該研究成果可以廣泛地套用於醫學圖像處理、機器人定位與地圖創建、無人駕駛車輛的動態行駛環境重構、人體運動捕獲與三維重建、人臉動畫創作和數位化檢測等諸多領域。
結題摘要
點集配準作為圖像配準的關鍵技術之一，是計算機視覺、模式識別和圖像處理中一項極富挑戰性的課題。本課題針對非剛體圖像點集中存在著缺失數據、離群點和形狀噪聲的部分配準問題，旨在建立自動、精確、魯棒且快速的全局和局部配準算法及其相關的套用。本課題圍繞部分配準算法及套用這一總體目標，結合國內外該領域的最新發展狀況，首先研究魯棒的剛體、尺度和仿射等配準算法，進而研究算法的初值和速度，最後將配準算法套用於地圖拼接和人臉表情變換中，其主要研究成果包括： （1）針對缺失數據和離群點的圖像點集，提出了魯棒的剛體配準算法，並用遺傳算法估計了算法的初值以增強穩定性，最後將其套用於具有缺失數據和離群點的二維格線地圖配準中，取得較好的配準結果； （2）針對配準算法收斂域較窄的問題，提出了有旋轉角度約束的剛體配準算法，並用主成分分析方法估計初值和約束條件以增強魯棒性； （3）提出了魯棒的基於雙向距離的尺度配準算法，該算法具有精度高，穩定性好的優點，它能有效地解決多移動機器人在創建地圖過程中的地圖拼接問題； （4）針對具有缺失數據和離群點的尺度配準問題，結合雙向距離的尺度配準算法，提出了精確且魯棒的尺度配準算法； （5）針對仿射配準的病態問題，提出了基於雙向距離的仿射配準算法，並通過獨立成分分析方法來估計初值，該算法具有精度高和穩定性好的特點； （6）針對大規模點集配準速度慢的特點，提出了多尺度層級的配準算法以提高速度；在多尺度層級配準算法的基礎上，提出了一種精確魯棒的基於骨架的配準算法，並將其套用於地圖點集的配準； （7）針對多目標人臉多表情運動遷移困難的問題，通過尺度配準去除其尺度差異，提出了一種基於局部配準方法的分層式表情轉移驅動方法；為利用統計方法進行人臉研究，提出了東方人臉庫的自學習生長算法。項目組成員赴美國、日本開展學術交流及參加國際會議，主辦並參加暑期學校1次，並與到訪國外學者進行深入的交流。項目組在國內外學術刊物上共發表學術論文14篇，其中SCI檢索8篇，申請和授權國家發明專利各1項，獲陝西省科學技術獎二等獎1項；培養了1名博士後和3名博士，並有1名博士生和6名碩士生在讀。項目主持人被評為西安交通大學優秀博士後，並於2011年12月被西安交通大學聘為副教授，項目組有兩名博士生畢業後留校工作。
