基于模型分割的子区域局部匹配算法

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基于网格分割的三维模型轻量化算法及构建

基于网格分割的三维模型轻量化算法及构建金伟祖;潘伟龙【摘要】三维建模指通过三维制作软件构建出具有三维数据的模型.三维建模技术可以大大增加物体的真实感.传统的三维建模技术首先对真实物体进行抽象,用多边形构造物体的三维模型,往往伴随着缓慢的生成速度.为保证三维建模以及模型展现的效率,三维模型的轻量化技术必不可少.基于重复的网格分割算法通过发现重复单元来提高模型展现效率,但是该算法对于单连通模型的效果不佳,因此在引入几何描述符的基础上,提出一种基于网格分割的模型轻量化算法,该算法包括网格分割,单元匹配和网格重建三个环节,算法能够发现经过旋转,缩放,平移后的重复单元,很好的提高轻量化效率.实验表明,该分割算法在网格轻量化中可以取得较高的存储压缩率.【期刊名称】《实验室科学》【年(卷),期】2015(018)005【总页数】4页(P20-23)【关键词】三维模型;模型轻量化;重复单元;网格分割【作者】金伟祖;潘伟龙【作者单位】同济大学软件学院,上海201804;同济大学软件学院,上海201804【正文语种】中文【中图分类】TP37三维模型特有的真实感，使得三维模型在各类应用决策中正得到广泛应用。

如何保证三维建模以及模型展现的效率至关重要，核心问题就是三维模型的轻量化，减少三维模型数据的存储量是研究的焦点之一。

本文具体分析了现有的、基于轻量化的模型分割算法，并分析它们各自的优劣和适用场景，最终在这些算法的基础上提出一种针对模型轻量化的网格分割算法，并以该算法为基础，提出了三维模型的轻量化构建步骤。

1 基于重复单元的轻量化研究重复单元是指模型中相同或相似的部分，这些相似的部分可以通过一系列几何变换来完成。

重复单元的轻量化是指通过提取模型中的重复单元，只保存一份模型数据和几何变换信息代替整个模型，达到大幅度减少数据存储量的目的。

在三维模型中，常常含有很多相似或者可以通过几何变换而变得相似的部分，例如一个建筑中含有很多窗口，而这些窗口模型之间是可以通过平移来转换的，即可以通过保存一份窗口模型的数据和平移信息来实现对窗口的保存，这样就可以使用更少的数据来保存窗口模型。

掌握图像处理中的特征提取与匹配方法

掌握图像处理中的特征提取与匹配方法引言图像处理是计算机视觉中的重要领域之一，它涵盖了从采集到处理再到分析整个图像处理流程。

特征提取和匹配是图像处理中的重要环节，它们有助于图像分类、图像识别、目标跟踪等应用场景中的实现。

本文将介绍图像处理中的特征提取与匹配方法。

一、特征提取特征提取是指从图像中提取一些基本特征的过程，这些特征能够描述或表示图像中的某些重要属性。

一般来说，特征提取要求提取出的特征应具有以下特点：可重复性、可靠性、特异性、鲁棒性、计算效率等。

在实际应用中，常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG、LBP等。

1. SIFT尺度不变特征转换（Scale-invariant feature transform，SIFT）是一种常用的特征提取算法。

它通过在各个尺度上检测图像的关键点，然后对每个关键点周围的像素进行梯度计算，再把梯度信息转换为特征向量，最终得到具有尺度不变性的特征描述子，用于匹配和分类。

SIFT算法具有较好的鲁棒性和旋转不变性，在目标跟踪、图像检索等领域具有广泛的应用。

2. SURF加速稳健特征（Speeded Up Robust Features，SURF）是一种基于尺度空间的特征提取算法。

它采用了快速哈尔小波变换来加速特征计算，并引入了Hessian矩阵来描述图像的局部特征，加强了图像的鲁棒性和抗干扰性。

SURF算法与SIFT算法相比，具有更快的计算速度和更好的抗噪性，适合于大规模图像数据的特征提取。

3. HOG方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）是一种基于图像梯度方向和强度的特征描述方法。

HOG算法通过计算图像中每个像素点的梯度幅值和梯度方向，并将其汇总为几个方向的直方图，最终得到具有方向和梯度信息的特征向量。

HOG算法具有较好的抗变形和旋转不变性，适合于人体检测、模式识别等领域。

4. LBP局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种基于纹理分析的特征提取算法。

遗传算法部分匹配算子

遗传算法部分匹配算子
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，它通过
模拟生物进化的过程来寻找最优解。

在遗传算法中，部分匹配算子
是遗传算法中的一部分，它用于交叉操作，即产生新个体的过程。

部分匹配算子（Partial Match Crossover, PMX）是一种常用
的遗传算法交叉操作方法之一。

它的基本思想是通过部分匹配的方
式来交换两个父代个体的部分基因片段，从而产生新的子代个体。

具体来说，部分匹配算子首先随机选择两个交叉点，然后将这两个
交叉点之间的基因片段进行部分匹配，即保持部分匹配片段的顺序
不变，同时确保交叉点之间的基因片段没有重复的基因。

最后，将
未被匹配到的基因片段进行位置交换，以完成交叉操作。

部分匹配算子的优点之一是能够有效地保留父代个体的部分特征，因此在某些问题的优化过程中能够更快地收敛到最优解。

然而，部分匹配算子也存在一些缺点，例如可能会导致交叉后产生重复的
基因片段，需要额外的处理来解决这个问题。

总的来说，部分匹配算子作为遗传算法中的交叉操作方法之一，
在实际应用中能够有效地帮助遗传算法寻找最优解，但在具体问题中需要根据实际情况选择合适的交叉操作方法。

人脸识别主要算法原理

人脸识别主要算法原理主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1.基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2.基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。

3.基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。

1.基于几何特征的方法人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。

几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。

Jia等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。

采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。

这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。

基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。

同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。

2.局部特征分析方法（Local Face Analysis）主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。

融合空间结构特征的三维模型局部检索方法

成一系列的部件，然后分别提取子部分的特征，该算法虽然计算速度快，但是依赖于模型分割，且对局部细节
特征描述较少。ＳＨＩＬＡＮＥＰ【１等提了一种基于模型显著
几何区域特征对模型进行检索，该算法的核心是对模型表面进行采样，然后根据对４种不同尺度对为半径的球型区域进行分析，得到球面调和描述子，将检索结果用
Ａ３Ｄｌｏｃａｌｒｅｔｒｉｅｖａｌｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｓｐａｔｉｌａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
ＨａｎＬｉ，ＣｈｅｎｇＹｕａｎ，ＪｉａＹｕｅ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＬｉａｏｎｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉａｎ１１６０２９，Ｃｈｉｎａ）
ｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
融合空间结构特征的三维模型局部检索方法
韩丽，程远，贾明
（辽宁师范大学计算机与信息技术学院，辽宁大连ｌ１６０２９）
（如长颈鹿的脖子、海豚的头部等）。关于三维模型局部算法的研究，目前主要有几下几种：万丽莉等 …提出了

一种属性图同构的三维CAD模型局部匹配算法

ｅｔａｔｎ－ｐｉｆｒｔｎｏｈｄｌ，ｔｅｓｂｐｒｎｈｘｒｃｉｇＢＲｅｏｍａｉｆｔｅｍｏｅｓｈｕ — ａｔａｄｔｅＣＡＤｄｌｒｅｒｓｎｅｙｎｏｍｏｅｅｒｐｅｅｔｄｂａ
表示．根据面和边的属性，先在ＣＤ模型中查找与局部结构属性相同的边，对这些边进行组合，Ａ再
将局部结构从ＣＡＤ模型中分离出来．通过比较欲检索的局部结构和从ＣＤ模型中分离出的局部Ａ
结构的邻接矩阵是否相等，以判断Ｃ可ＡＤ模型中是否含有该局部结构．实验表明，算法实现了该
ｔａｈｓｍｅｈｄｒａｉｅｈａｔｌａｃｉｇｏｈｔｔｉｔｏｅｌｓｔｅｐｒｉｔｈｎｆｚａｍＣＡＤｄｌｎｈｆｉｉｎｙｍｅｔｈｅｕｒ — ｍｏｅ，ａｄｔｅｅｆｅｃｅｓｔｅｒｑｉｃｅ
Ｅｃｔｎ，ＮｏｒｈｓｅｎＰｏｙｅｈｉａｉｅｓｔｄｕａｉｏｔｗｅｔｒｌｔｃｎｃｌＵｎｖｒｉｙ，Ｘｉｎ７０２，Ｃｈｎ）１０７ａｉａ
ＡｂｔａｔＳｎｅｔｅｃｒｅｔｇｏａ — ｈｐ－ａｅＤｏｅｅｒｅａｌｏｉｈｃｎｏｏｄｃａ — ｓｒｃ：ｉｃｈｕｒｎｌｂｌｓａｅｂｓｄ３ｍｄｌｒｔｉｖｌａｇｒｔｍａｎｔｃｎｕｔｐｒ
ｔｅａｔｉｕｅｄａｅｔｒｐ．ＡｃｏｄｎｈｔｉｕｅｆｈＡｍｏｅｓｒａｅｎｄｅ，ｈｈｔｂｔｊｃｎａｈｒａｇｃｒｉｇｔｔｅａｔｂｔｅＤｄｌｕｆｃｓｄｅｇｓｔｅｏｒｏｔＣａ

计算机视觉目标跟踪的算法分类

计算机视觉⽬标跟踪的算法分类摘⾃百度百科。

（1）基于区域的跟踪算法基于区域的跟踪算法基本思想是：将⽬标初始所在区域的图像块作为⽬标模板，将⽬标模板与候选图像中所有可能的位置进⾏相关匹配，匹配度最⾼的地⽅即为⽬标所在的位置。

最常⽤的相关匹配准则是差的平⽅和准则，(Sum of Square Difference，SSD)。

起初，基于区域的跟踪算法中所⽤到的⽬标模板是固定的，如 Lucas 等⼈提出 Lucas-Kanade ⽅法，该⽅法利⽤灰度图像的空间梯度信息寻找最佳匹配区域，确定⽬标位置。

之后，更多的学者针对基于区域⽅法的缺点进⾏了不同的改进，如：Jepson 等⼈提出的基于纹理特征的⾃适应⽬标外观模型[18],该模型可以较好的解决⽬标遮挡的问题，且在跟踪的过程中采⽤在线 EM 算法对⽬标模型进⾏更新；Comaniciu 等⼈[19]提出了基于核函数的概率密度估计的视频⽬标跟踪算法，该⽅法采⽤核直⽅图表⽰⽬标，通过 Bhattacharya 系数计算⽬标模板与候选区域的相似度，通过均值漂移(MeanShift)算法快速定位⽬标位置。

基于区域的⽬标跟踪算法采⽤了⽬标的全局信息，⽐如灰度信息、纹理特征等，因此具有较⾼的可信度，即使⽬标发⽣较⼩的形变也不影响跟踪效果，但是当⽬标发⽣较严重的遮挡时，很容易造成跟踪失败。

（2）基于特征的跟踪⽅法基于特征的⽬标跟踪算法通常是利⽤⽬标的⼀些显著特征表⽰⽬标，并通过特征匹配在图像序列中跟踪⽬标。

该类算法不考虑⽬标的整体特征，因此当⽬标被部分遮挡时，仍然可以利⽤另⼀部分可见特征完成跟踪任务，但是该算法不能有效处理全遮挡、重叠等问题。

基于特征的跟踪⽅法⼀般包括特征提取和特征匹配两个过程：a) 特征提取所谓特征提取是指从⽬标所在图像区域中提取合适的描绘性特征。

这些特征不仅应该较好地区分⽬标和背景，⽽且应对⽬标尺度伸缩、⽬标形状变化、⽬标遮挡等情况具有鲁棒性。

常⽤的⽬标特征包括颜⾊特征、灰度特征、纹理特征、轮廓、光流特征、⾓点特征等。

摄影测量中的影像匹配与配准算法

摄影测量中的影像匹配与配准算法摄影测量是利用摄影影像来进行地理空间信息获取和处理的一种技术手段，广泛应用于地图制作、测量绘图、城市规划等领域。

而影像匹配与配准是摄影测量中一项重要的技术，其作用是将采集到的多个影像进行对齐、融合，以获取精确的地理信息。

影像匹配是指在不同影像之间找到对应的像素点或特征点的过程，这对于后续的配准是至关重要的。

影像匹配的核心问题是如何判断两幅影像中的对应点，因此，针对不同的影像特点和应用需求，现有的影像匹配算法有很多种。

首先，最简单直观的方法是基于像素点的匹配，即通过比较两幅影像对应位置像素的灰度值或颜色，通过阈值判断是否属于同一特征点。

然而，这种方法的效果容易受到光照和噪声的干扰，适用范围有限。

因此，随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，很多基于特征点的匹配算法被提出。

其中，最常用的是利用特征描述子进行匹配，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（旋转不变的二进制）等算法。

这些算法通过提取关键点，并计算描述子，然后通过计算特征点间的距离来进行匹配。

这种方法能够处理光照变化、尺度变化和旋转变换等问题，但对于存在遮挡、投影变换等情况还是具有一定的局限性。

除了基于特征点的匹配算法外，还有一种非常重要的匹配方法是基于区域的匹配。

通过将影像分割成不同的区域，计算每个区域的特征，并通过计算两幅影像区域之间的相似度进行匹配。

这种方法能够更好地处理遮挡和投影变换等问题，但对于复杂场景的匹配仍存在一定的困难。

影像配准是在匹配的基础上，进一步将多幅影像的空间位置进行对齐，使它们能够在同一个坐标系统中与其他数据进行叠加和融合。

配准的目标是最小化匹配误差，通常使用最小二乘法进行优化。

而在进行影像配准时，我们需要考虑影像之间的旋转、平移、尺度和畸变等变换参数，并根据具体的应用需求选择不同的配准方法。

常用的影像配准方法有基于控制点的配准、基于特征点的配准和基于模型的配准。

三维模型中的形状配准与匹配算法研究

三维模型中的形状配准与匹配算法研究三维形状配准与匹配算法是计算机视觉和计算机图形学领域的一个重要研究方向。

该算法主要用于将不同视角或不同时刻的三维模型进行对齐和匹配，从而实现形状的比较、重建和识别等应用。

形状配准算法的目标是找到一个变换，将一个三维形状对齐到另一个三维形状。

常见的形状配准算法包括特征点配准、特征线配准和特征面配准等。

特征点配准是最基本的一种形状配准算法。

该算法需要先从两个三维形状中提取一组特征点，然后通过求解坐标变换关系将这两组特征点对齐。

常用的特征点配准方法包括ICP（Iterative Closest Point）算法和SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法等。

ICP算法通过迭代求解最小二乘问题，将两组特征点对齐。

SIFT算法则通过在图像中寻找尺度不变的特征点，并通过描述子进行匹配和对齐。

特征线配准是一种比较复杂的形状配准算法。

该算法需要先从两个三维形状中提取一组特征线，然后通过求解变换矩阵将这两组特征线对齐。

常用的特征线配准方法包括Hough变换、最小二乘拟合和RANSAC （Random Sample Consensus）算法等。

Hough变换通过对特征线的参数空间进行投票，从而找到两组特征线之间的对应关系。

最小二乘拟合则通过最小化残差函数，找到最佳的线性变换矩阵。

RANSAC算法则通过随机采样和模型验证的方式，找到最佳的变换矩阵。

特征面配准是一种更加复杂的形状配准算法。

该算法需要先从两个三维形状中提取一组特征面，然后通过求解变换矩阵将这两组特征面对齐。

常用的特征面配准方法包括基于点云的方法、基于特征的方法和基于曲面描述子的方法等。

基于点云的方法通过寻找两组特征面之间的最小点对之间的最佳对应关系，将特征面对齐。

基于特征的方法则通过提取特征面的局部几何特征，并通过匹配这些特征发现两组特征面之间的对应关系。

基于曲面描述子的方法则通过提取特征面的全局或局部几何特征，并通过描述子匹配找到最佳的变换矩阵。

人脸识别主要算法原理

人脸识别主要算法原理主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。

3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。

1. 基于几何特征的方法人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。

Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。

基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。

2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis）主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。

三维建模中的模型分割和匹配

三维建模中的模型分割和匹配三维建模是一种重要的技术手段，在很多领域都有广泛的应用。

其中一个关键问题是如何对三维模型进行分割和匹配，以便进行进一步的分析和操作。

本文将介绍三维建模中的模型分割和匹配技术，并探讨它们的应用和发展前景。

一、模型分割模型分割是指将一个三维模型划分为几个部分，以便进行更细致的处理和分析。

常见的应用包括：虚拟现实中的场景布置、工程设计中的零部件拆分、医学图像中的器官分割等。

模型分割的关键在于如何找到合适的分割方式，使得每个部分都有明确的物理意义，并且能够被有效处理。

现有的模型分割方法有很多种，其中比较常见的包括基于几何形状的方法、基于局部特征的方法、基于切割平面的方法等。

这些方法各有优缺点，根据具体应用场景选择合适的方法非常重要。

基于几何形状的方法主要是利用物体表面的几何特征（如曲率、法向量等）进行分割。

这种方法通常需要先对物体进行网格化，并计算出表面的各种特征，然后根据这些特征进行分割。

这种方法的优点是实现比较简单，而且比较灵活，适用于很多不同类型的模型。

但是缺点也比较明显，比如对于复杂形状的模型，几何特征可能不够明显或不够充分，导致分割效果不佳。

基于局部特征的方法是根据局部局部几何特征对物体进行分割。

这种方法常用的特征包括法向量、曲率、高斯曲率等。

这些特征通常可以用来描述局部表面的形态，因此对于复杂形状的模型来说，能够取得比较好的分割效果。

但是该方法也有局限性，比如前后部分分割点容易错误。

基于切割平面的方法是指采用切割平面对模型进行切割，以便将模型分为两个或多个部分。

这种方法的优点是实现比较简单，而且适用于各种类型的模型，尤其是对于复杂形状的模型也能够取得比较好的分割效果。

但是缺点也比较明显，主要在于切割平面的选择问题，需要考虑到很多因素，比如切割后模型的上下文关系、切割平面的法向量等。

二、模型匹配模型匹配是指将两个或多个三维模型进行对齐，以便进行进一步的分析和操作。

常用的应用场景包括：模型比较、模型融合、虚拟现实中的场景合成等。

三维几何模型分割和对齐算法

三维几何模型分割和对齐算法三维几何模型分割和对齐算法是在三维计算机视觉领域中的一种重要技术，主要用于处理三维模型的分割和对齐任务。

三维模型分割是将一个三维模型划分成多个部分或物体的过程，而三维模型对齐是将多个三维模型以一定的准则对齐到同一个坐标系中的过程。

本文将详细介绍三维几何模型分割和对齐算法的原理、方法以及在实际应用中的一些应用案例。

一、三维几何模型分割算法1.数据预处理：对三维模型进行预处理，包括去噪、平滑等操作，以减少后续算法的误差和噪声。

2.特征提取：从三维模型中提取出特征信息，如曲率、法向量等。

这些特征信息对于分割算法非常关键，可以用来判断分割边界和区域。

3.区域生长：根据预定义的条件和阈值，从特征点开始，逐步生长出一个个区域。

区域的生长过程可以基于邻域信息，也可以基于一定的几何约束。

4.分割验证：对生长出的区域进行验证，剔除不符合条件的区域。

这一步骤通常需要根据应用场景和模型特点进行适当的调整。

5.后处理：对分割结果进行平滑处理，修复边界，减少噪声。

这一步骤可以使用一些图像处理或曲面重建的技术。

二、三维几何模型对齐算法1.数据预处理：对多个三维模型进行预处理，包括去噪、平滑等操作，以减少后续算法的误差和噪声。

2.特征提取：从每个三维模型中提取出特征信息，如特征点、特征曲线等。

这些特征信息对于对齐算法非常关键，可以用来匹配和对齐不同模型之间的相同部分。

3.特征匹配：将特征信息进行匹配，找到多个模型之间的对应关系。

匹配可以基于特征点、特征曲线等信息进行。

4.刚体变换：根据特征匹配的结果，计算出刚体变换矩阵，将不同模型对齐到同一个坐标系中。

5.优化调整：对刚体变换进行优化调整，以进一步提高对齐的准确性。

这一步可以使用一些优化算法，如最小二乘法等。

三维几何模型对齐算法在许多领域都有广泛应用，如三维建模、医学图像处理、机器人导航等。

例如，在机器人导航中，对齐算法可以将多个传感器采集到的三维地图对齐到同一个坐标系中，以提供一致的地图信息，便于机器人进行导航和路径规划。

一种基于双重分割的立体匹配算法

一种基于双重分割的立体匹配算法一、导言介绍论文的研究背景和意义，阐述立体匹配的概念和发展历程，引出本文提出的基于双重分割的立体匹配算法。

二、相关研究综述介绍当前常用的立体匹配算法，对它们的优缺点进行比较分析，指出现有算法存在的问题和不足之处，说明本文提出的算法的创新性。

三、基于双重分割的立体匹配算法详细阐述本文提出的基于双重分割的立体匹配算法的原理和步骤，包括预处理、特征提取、灰度校正、匹配代价计算、视差优化等。

四、实验结果分析对提出的算法进行实验验证，比较其与现有算法的效果，包括视差图的质量、误差分析、算法的速度等方面，分析实验结果，并说明本文算法的优越性。

五、结论与展望总结本文所述内容，强调本文提出的算法的重要性和实用价值，并指出下一步的研究方向，为未来立体匹配算法的发展指明方向。

第1章节：导言随着计算机视觉的发展，立体视觉成为了研究的热点之一。

立体匹配是在两幅图像中找到对应像素点的过程，是实现立体视觉的关键环节。

立体匹配的准确性直接影响到计算机视觉应用的效果，因此引起了广泛的研究。

立体匹配的基本思路是将左右两幅图像进行比较，找到它们之间的对应关系。

然而，在实际应用中，如何准确地找到两幅图像中像素点的对应关系仍然是一个具有挑战性的问题。

单一的立体匹配算法难以解决所有场景下的匹配问题，而组合多种算法的复合立体匹配方法仍然存在计算复杂度高、精度低等问题。

因此，设计高效、精确的立体匹配算法至关重要。

本文以基于双重分割的立体匹配算法为例进行论述。

该算法基于分割和像素级别的特征匹配，结合了全局和局部的特征信息，从而实现了更准确的立体匹配。

本文的目的在于阐述立体视觉与立体匹配的基本概念，介绍立体匹配的发展历程，同时引出本文的研究问题。

本文的结构为：第1章导言，主要介绍论文的研究背景和目的；第2章相关研究综述，介绍当前常用的立体匹配算法的特点和一些存在的不足；第3章基于双重分割的立体匹配算法，详细阐述本文所提出的算法的原理和具体实现过程；第4章实验结果分析，通过实验验证本文所提算法的有效性，并比较其与其他算法的效果；第5章结论与展望，总结本文所述内容，指出研究的局限性及未来的发展方向。

点云数据处理算法与应用

点云数据处理算法与应用随着三维扫描技术的日渐普及，点云数据处理已经成为一个热门的研究领域。

点云数据指的是一组离散的三维坐标点，用来表示物体的形状和表面特征。

点云数据可以用于建模、虚拟现实、机器人导航、3D打印等领域。

本文将介绍点云数据处理的算法和应用。

一、点云数据处理算法1.点云重建算法点云重建算法是将离散的点云数据转化为三维模型的算法。

其中最常用的算法是曲面重建算法。

曲面重建算法将点云数据转化为三角形网格模型。

其基本思路是利用点云数据构成网格结构，并采用一种拓扑排序方法将点集连接成线段，进而连接成三角形网格。

曲面重建算法有许多种，其中最常用的包括：Delaunay三角剖分、Alpha扩展算法、Moving Least Squares算法、Poisson重建算法。

2.点云配准算法点云配准算法是将两个或多个点云数据进行匹配的算法。

例如，在机器人导航中，机器人需要利用激光雷达获取环境中的点云数据，并通过点云配准算法将不同时间获取的点云数据进行匹配，形成一个准确的环境地图。

点云配准算法有许多种，其中最常见的算法包括：Iterative Closest Point算法、Global Registration算法、Local Registration算法以及基于图结构的匹配算法。

3.点云分割算法点云分割算法是将点云数据中的不同部分进行区分的算法。

例如，在医学图像处理中，点云分割可以用于分离颅骨、脑组织、血管等组织结构。

点云分割算法有许多种，其中最常用的包括：基于形状的分割算法、基于颜色的分割算法、基于深度的分割算法、基于深度学习的分割算法。

4.点云识别算法点云识别算法是将点云数据中的特定目标识别出来的算法。

例如，在自动驾驶领域，点云识别可以用于识别行人、车辆、路标等目标。

点云识别算法有许多种，其中最常用的算法包括：基于机器学习的识别算法、基于模型匹配的识别算法、基于特征描述子的识别算法、基于人工神经网络的识别算法。

（转）基于形状匹配的Halcon算子create_shape_model

（转）基于形状匹配的Halcon算⼦create_shape_model HDevelop开发环境中提供的匹配的⽅法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。

这三种匹配的⽅法各具特点，分别适⽤于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。

这三种⽅法⾥⾯，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果，简化了⽤其他⼯具，⽐如VC++来开发的过程。

在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不⽤说编写图像特征提取、模板建⽴和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不⼀定会显著。

下⾯我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和⼼得总结。

1. Shape-Based matching的基本流程HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的⼩区域来建⽴模板，对整个图像建⽴模板也可以，但这样除⾮是对象在整个图像中所占⽐例很⼤，⽐如像视频会议中⼈体上半⾝这样的图像，我在后⾯的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后⾯再讲。

基本流程是这样的，如下所⽰：⑴⾸先确定出ROI的矩形区域，这⾥只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你⽣成⼀个矩形，利⽤area_center()找到这个矩形的中⼼；⑵然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建⽴模板，⽽在建⽴模板之前，可以先对这个区域进⾏⼀些处理，⽅便以后的建模，⽐如阈值分割，数学形态学的⼀些处理等等；⑶接下来就可以利⽤create_shape_model()来创建模板了，这个函数有许多参数，其中⾦字塔的级数由Numlevels指定，值越⼤则找到物体的时间越少，AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定⾓度范围搜索的步长；这⾥需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。

一种基于图割法的立体匹配算法的研究

1341 概述立体匹配是计算机视觉研究领域中非常活跃的研究方向,是实现机器视觉,机器人导航和3D重建等工程问题的关键步骤之一[1]。

立体匹配的主要难点在于运用快速而有效的方法在左右视图中找出相对应的立体匹配点。

尽管在立体视觉领域尤其是视差图优化方面,很多学者进行了大量的研究工作,但仍面临着很多挑战性的难题[2-5]。

一般情况下,匹配算法可分为局部匹配算法和全局匹配算法两大类。

局部匹配法是利用一个有限的匹配窗中所有像素的颜色值或光强值进行匹配。

全局匹配算法是通过建立全局能量方程并将其最小化以获取精确的立体匹配视图。

最近,基于图像分割的立体匹配算法因其良好的匹配效果得到广泛关注[6-9]。

这种方法假定真实场景结构可以被视差空间中的一组非重叠平面近似重构,每个平面至少与参考图像中的一种均匀颜色分割区相对应。

本文正是基于这一特性开发立体匹配算法。

一般而言,此种算法分为四步完成:第一步,使用自是适应绘图(SOM)分割法对参考图像进行的图像分割;第二步,用局部匹配算法获取初始视差图;第三步,利用平面拟合技术获得视差平面;第四步,利用图切法优化视差平面分配结果。

本文的算法有三个优点,第一,是通过奇异值分解法(SVD)求解最小二乘方程并对异常值进行预处理;第二,利用改进的聚类算法,即通过相邻的视差平面的几何关系进行图像分割区域合并,从而得到更为精确的图像分割结果;第三,建立能量方程,并用图切法获取精确的立体匹配视图,使能量消耗最小。

2 彩色图像分割本文所述算法基于图像分割技术,所以该算法的第一步就是将参考图像进行区域分割。

上述图像分割基于两个假设:(1)视差值在这些分割区域中变化平稳;(2)只在分割区域边缘发生颜色深度值不连续变化。

为了更好的满足这两种假设,本算法采用SOM图像分割算法对图像进行过度分割[10]。

3 初始视差本文通过局部立体匹配的权值和绝对强度差(SWAD)法得到初始视差。

每个像素点的权值w(i,j,d)是由其距离中心像素的欧氏距离和二维高斯方程得到的。

基于分割区域的SAR图像配准方法研究

基于分割区域的SAR图像配准方法研究张宝尚;田铮;延伟东【摘要】Due to the speckle imaging and the impact of the different conditions, the synthetic aperture radar (SAR) images may differ considerably under the same scene. However, using the method of the gray or edge feature, the results of SAR image registration may not be ameliorated. Therefore, we propose a method based on the segmentation-derived region to register the SAR image. After denoising the SAR images, the segmentation regions can firstly be obtained by using the active contour image segmentation. Moreover, we extract the feature of segmentation-derived region, using the function of regional the matching degree to carry out its rough match. Finally, by using mutual information, we optimize transformation parameters such that a coarse to fine image automatic registration can be implemented. The experimental results indicate that the algorithm is effective.%合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)图像受到斑点噪声影响以及成像条件的变化,使得同一场景的两幅SAR图像之间存在很大差异,利用基于边缘特征或灰度信息进行SAR图像配准,难以达到预期效果.基于此,本文提出一种基于分割区域的SAR图像配准方法,该方法首先利用主动轮廓方法对去噪后的SAR图像进行分割,得到图像分割区域;然后提取分割区域的特征;利用区域匹配度函数对图像进行粗匹配;最后利用互信息优化粗匹配下的变换参数,实现由粗到细的图像配准.实验结果验证了算法的有效性.【期刊名称】《工程数学学报》【年(卷),期】2011(028)001【总页数】8页(P7-14)【关键词】合成孔径雷达图像;主动轮廓;分割区域;互信息;图像配准【作者】张宝尚;田铮;延伟东【作者单位】西北工业大学应用数学系,西安,710072;光电控制技术重点实验室,洛阳,471009;西北工业大学应用数学系,西安,710072;西北工业大学计算机科学技术系,西安,710072;西北工业大学应用数学系,西安,710072【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言图像配准是将不同时间、不同角度或不同传感器所得的两幅或两幅以上的图像进行几何对准的处理过程[1,2]，方法主要有基于区域和基于特征的图像配准．基于区域的图像配准方法有空间相关法[3]、不变矩法和频域相关法[4]等，这些方法直接利用图像的灰度信息，配准精度高，但是对图像灰度变化比较敏感，计算复杂度高，对目标的旋转等比较敏感，因而这些方法不能适应SAR图像配准．近几年，基于互信息最大化的相似度度量在SAR图像配准中得到了应用．Xie[5]直接利用互信息方法将去噪后的SAR图像配准，去噪效果影响算法的鲁棒性且计算量大．Hiep[6]提出了一种自动分层的SAR图像配准方法，该方法无需对SAR图像进行去噪，但采用插值作为搜索策略计算杂度大．Li[7,8]采用两种互信息的方法将SAR图像与SPOT图像进行配准．文献[7]采用方位互信息改进了原有的互信息方法，但忽略了四个方向上的空间信息．文献[8]改进了方位互信息度量，用开窗的方法计算对比度图像，窗口包含局部空间信息较方位互信息方法有效，但计算量大．基于特征的方法并不直接对灰度级图像进行操作，而是通过提取参考图像和待配准图像上的一些共同的特征，建立特征之间的对应关系，进而实现图像的配准．因此，特征提取和特征匹配就成为基于特征的图像配准技术中的两个关键性步骤[9]．常用的特征有点特征和边缘或轮廓特征．文献[10,11]中基于Canny算子得到好的边缘检测结果，但SAR图像存在纹理特性很多连续轮廓会出现断裂现象，LoG算子则会产生很多虚假轮廓．Li[12,13]用简单的轮廓和弹性轮廓模型分别对光学和遥感图像进行配准．简单的轮廓算法采用链码相关来匹配两幅图像的轮廓．链码相关方法在对于没有明显轮廓的图像配准问题很难奏效，且它对噪声敏感．弹性轮廓用主动轮廓模型，由于SAR图像斑点噪声干扰，仅用轮廓线来做配准信息量少，只有在图像差异不大的情况下才能得到较好的结果．针对以上方法用于SAR图像配准的不足之处，本文提出一种基于主动轮廓分割区域的SAR图像配准方法．该方法首先利用主动轮廓模型对预处理后的SAR图像进行分割，得到分割后的若干闭合区域，用区域特征点作为特征并利用区域匹配度函数作度量求得粗匹配下的几何变换参数，最后利用互信息方法在最佳区域匹配对上优化参数，并将图像进行配准．该方法克服了传统边缘检测算子(如Canny、Sobel和LoG等)受SAR图像斑点噪声干扰较大的问题．选取区域对作为SAR图像配准的优势在于：其一，区域包含的信息较轮廓的多，因而不会因为检测轮廓的不准确导致比较差的配准结果；其二，在区域对上用互信息估计参数计算复杂度大大降低，对斑点噪声不敏感，用于SAR图像配准效果好．本文后续内容安排如下：第2节给出算法的数学模型；第3节介绍了基于分割区域的SAR图像配准的计算步骤．第4节给出了实验结果；最后一部分为结论．2 主动轮廓与互信息的数学模型2.1 主动轮廓模型主动轮廓是由Kass[14]等人于1987年提出的．其基本思想是以构成一定形状的一些控制点为模板(轮廓线)，通过模板自身的弹性形变，与图像局部特征相匹配达到某种意义下的协调，即使得某种能量函数极小化，完成对图像分割，优点在于图像中图形形状不会因控制点的移动而受到影响．用一组向量序列v(s)=(x(s),y(s))代表一个轮廓[12]，其中x(s)和y(s)为像素的坐标，1≤s≤N，N为像素点的个数．记I(x,y)为图像函数，能量函数定义为其中(1)式中α(s),β(s)和γ(s)为权重因子．E1和E2代表了图像内部的能量，E1为图像边缘点的一致分布而E2为光滑准则函数；E3为图像的梯度．给一个初始轮廓，检测轮廓线上每个点相邻的点，当所检测点使得能量E的值减小时，相应轮廓线上点的位置移至该检测点上．迭代直到能量函数达到最小，这样便得到了最终的轮廓线．2.2 仿射变换模型及区域匹配度函数本文选用仿射变换模型作为参数变换模型．仿射变换模型其中(X,Y)是参考图像中A点的坐标对应待配准图像坐标A′为(X0,Y0)，尺度参数k=旋转角度为变换模型(2)可表示为A=T(A′)．下面介绍区域匹配度函数C．设r1,r2分别是参考图像和待配准图像中的分割区域，选取两对特征点对带入(2)式即可求得变换函数T(·)．将变换函数T(·)作用于r2得到r3=T(r2)．分别取矩形M0×N0和M1×N1，将r1和r3包含在内，令定义如下两个函数则分割区域r1和r2的匹配度函数为上式第二个等号由(3),(4)得到，分子代表r1和r3重合区域的点的个数，分母根式中为区域r1和r3点个数的乘积．显然C(r1,r2)的范围在[0,1]之间．当r1和r2是一个匹配区域，且满足r1=T(r2)时，函数C(r1,r2)达到最大值1．但是在实际匹配中，并不能得到理论值1，这主要由于两幅图像对应分割区域本身可能并不是完全重合的．若区域r1和r2是匹配区域，即r1和r3重合部分较多，则求得的C(r1,r2)值越大；另一方面C(r1,r2)的值越大，即r1和r3重叠部分越多，说明区域r1和r2是匹配区域的概率越大．因此本文选取使得C(r1,r2)达到最大的那对匹配区域作为最佳区域对作为细匹配．2.3 互信息互信息(Mutual information,MI)[5,15]是Shannon在1948年关于信息论的论文中提出来的一个重要概念．互信息是用来度量两个随机变量之间的相似程度．对于两个随机变量A,B，它们的熵分别是H(A),H(B)和H(A,B)，概率分布分别为PA(a)和PB(b)，联合概率分布为PA,B(a,b)，则其互信息MI(A,B)为互信息是一种图像相似性度量．在基于互信息的图像配准中，将像素值看作是某个连续随机变量的采样，利用这些离散采样值估计出单个图像的概率密度和两幅图像的联合概率密度，再求出图像的互信息．两幅图像配准得越好，则它们的相关性越大，得到的互信息值也就越大，反之，两幅图像互信息值越大，说明它们之间的相关性越大，则图像配准得越好．由此可见，基于互信息量测度下的图像配准可以表示为其中T∗(·)为图像变换函数．互信息配准方法目前被公认为是配准精度和鲁棒性最好的配准方法之一．3 基于分割区域SAR图像配准的计算步骤本节给出基于分割区域SAR图像配准的计算步骤：步骤1 将参考图像与待配准图像分别进行滤波预处理；步骤2 利用主动轮廓模型分割滤波后图像，得到两幅图像的分割区域；步骤3 提取图像分割区域的特征；步骤4 利用区域匹配度函数将图像进行粗匹配，得到匹配区域及初步变换参数；步骤5 利用互信息模型优化参数，得到细匹配变换参数将图像进行配准．步骤1选用高斯滤波器对SAR图像进行滤波，步骤2应用2.1节介绍的主动轮廓模型将图像分割并得到闭合区域．步骤3为提取分割区域内部特征过程，用区域的质心以及Harris角点检测算法提取分割区域的角点作为特征点[16]，利用2.2节算法求取粗匹配下的变换参数及最佳区域匹配对，得到最佳匹配对及变换参数，再利用互信息方法在最佳匹配区域上优化粗配准参数．由2.3节知使互信息达到最大求得的配准参数即是最终优化参数．用灰度直方图作为图像的概率密度估计，通过计算两幅图像的灰度联合直方图来估计联合概率密度．优化方法采用Powell多参数优化算法，由于只对最佳区域对实现优化算法，这样有效地减少了计算量．4 实验结果4.1 SPOT图像和Landsat图像配准结果图像来自文献[13]，图1是利用主动轮廓模型分割两幅图像的结果．图1中(a)和(b)若干小区域未检测为分割区域，这是由于实现分割算法时剔除了小区域，选取区域像素个数大于图像本身像素个数1/100(可调节)的区域作为分割区域．图2给出了分割区域特征与配准结果．选取SPOT图像为参考图像，Landsat图像作为待配准图像进行配准．从图2可以看出仅用图像的质心作为特征点匹配图像的不足之处在于对应的分割区域并不一定完全重合，如图1中区域(c)只是待配准图像区域(i)中的一部分，它们的质心在几何上是没有对应关系的．因此本文选取角点特征与区域质心一并作为粗匹配的特征更加合理．最终得到配准的变换参数为尺度参数为4.2 SAR图像的配准结果图3是对两幅SAR图像进行配准的结果，其中(b)和(e)分别为分割区域及特征，(b)图为五个区域，而(e)图则有7个分割区域，但两幅图右侧的四块对应区域都被检测出来，这样对配准结果并无影响，因为只需检测出一对匹配的区域即可完成算法．由第三节计算步骤求得图像细匹配的变换参数为图4是对另两幅SAR图像进行配准的结果，其中参考图像(a)大小为100×100，待配准图像(b)的大小为128×128，利用边缘算子在检测这两幅SAR图像时都无法得到准确的轮廓(c)和(d)，(e)和(f)给出的分割结果和特征反应了本文算法的有效性，最终得到图像细匹配的变换参数为5 结论在基于特征的配准图像中，轮廓方法的优点是能够较好地反应图像本身的信息，计算复杂度低．但是传统的算子提取SAR图像边缘时，提出的轮廓线往往是断裂的，甚至会得到虚假轮廓，直接用轮廓做配准很难达到满意的结果．本文利用主动轮廓分割图像，在得到分割结果的情况下，不直接提取边缘作特征来配准，而是把得到的区域作为特征，先进行粗匹配得到匹配的区域对，再利用互信息得到细配准的结果．两幅SAR图像配准和遥感图像配准的结果均表明算法是有效的．由于算法本身是基于先分割，再配准，所以寻求较好的分割模型作为配准前提是笔者今后致力研究的问题．图1:(a):SPOT图像；(b):Landsat图像；(c)∼(g):SPOT图像的分割区域；(h)∼(p):Landsat图像的分割区域图2:(a):SPOT图像分割区域特征；(b):Landsat图像分割区域特征；(c):变换参数作用于Landsat图像的结果；(d):配准结果图3:(a),(d)分别为原始SAR参考图像和待配准图像；(b):SAR参考图像分割区域特征；(c):变换参数作用于待配准图像(d)的结果；(e):SAR待配准图像分割区域特征；(f):配准结果图4:(a),(b)分别为原始SAR参考图像和待配准图像；(c):Canny算子检测待配准图像(b)的结果；(d):LoG算子检测图像(b)的结果；(e):SAR参考图像分割区域特征；(f):SAR待配准图像分割区域特征；(g):变换参数作用于待配准图像(b)的结果；(h):配准结果参考文献：【相关文献】[1]Brown L G.A survey of image registration techniques[J].ACM ComputingSurveys,1992,24(4):325-376[2]Zitova B,Flusser J.Image registration methods:a survey[J].Image and Vision Computing,2003,21(11):977-1000[3]Ardeshir Goshtasby A.2-D and 3-D Image Registration:for Medical,Remote Sensing,and Industrial Applications[M].New 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模型匹配算法

模型匹配算法模型匹配算法是一种用于比较和匹配不同模型之间相似性的算法。

它在机器学习、自然语言处理和信息检索等领域中广泛应用，并且在实际应用中具有重要意义。

本文将从算法的基本原理、应用案例和未来发展等方面介绍模型匹配算法的相关内容。

一、基本原理模型匹配算法的基本原理是通过比较两个模型之间的特征向量或特征矩阵，来确定它们的相似性。

常用的模型匹配算法包括余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等。

其中，余弦相似度是一种常用的度量两个向量之间相似度的方法，它通过计算两个向量的夹角余弦值来表示它们的相似程度。

而欧氏距离和曼哈顿距离则是用来度量两个向量之间的距离，距离越小表示相似度越高。

二、应用案例模型匹配算法在实际应用中具有广泛的应用场景。

以下是几个常见的应用案例。

1. 文本相似度计算：在自然语言处理领域，模型匹配算法可以用于计算两段文本之间的相似度。

例如，在搜索引擎中，可以使用模型匹配算法来匹配用户查询与文档库中的文本，从而找到最相关的搜索结果。

2. 图像匹配：在计算机视觉领域，模型匹配算法可以用于图像识别和图像检索。

例如，可以使用模型匹配算法来比较两幅图像之间的特征向量，从而找到相似的图像。

3. 推荐系统：在电子商务和社交媒体等领域，模型匹配算法可以用于个性化推荐。

例如，可以使用模型匹配算法来比较用户的历史行为和其他用户的行为模式，从而为用户推荐相关的商品或内容。

三、未来发展随着人工智能和大数据技术的发展，模型匹配算法在未来将会得到进一步的发展和应用。

以下是几个可能的发展方向。

1. 深度学习模型匹配：随着深度学习技术的不断发展，将深度学习模型应用于模型匹配算法中，可以提高匹配的准确性和效率。

2. 多模态匹配：在多媒体数据处理中，将图像、文本、音频等多种模态的数据进行匹配，可以提供更丰富和准确的匹配结果。

3. 增量匹配：在大数据场景下，实时更新和匹配模型是一个挑战。

研究如何实现高效的增量匹配算法，可以提高匹配的速度和效率。