2. Registration

要解决的问题:Reconstruction from scans

多个视点的扫描,每个视点得到分片3D数据,如何将这些分片数据合并成一个整体数据

各个角度采集到的特体是碎片的,怎么拼起来?
Planing 怎么扫不同角度得到完整数据

Pairwise Registration

目标:
Align a source model \(\chi\) onto a target model \(y\),find a transformation T \(\chi\) that brings \(\chi\) into alignment with \(y\)
挑战:

  • How do we measure the quality of the alignment?
  • What transformations are acceptable?

基本方法:Registration as energy minimization-

energy包含两部分:Alignment Error和Transformation Error,分别对应解决上面的两个挑战。
[46:21] Ematchi :匹配误差, Eprior:先验知识

Alignment Error

Prior Error – 1 (Rigid objects)

$$ E_{prior}(\mathbf{Z,R,t})=\sum_{i=1}^{n} ||\mathbf{Z}_i-(\mathbf{RX}_i+\mathbf{t})||^2_2 $$

Prior Error – 2 (Elastic objects)

弹性物体,存在少量变形

$$ E_{prior}(\mathbf{Z},(R_i))=\sum_{i=1}^{n} \sum_{j\in \mathcal{N}_{i}}||(\mathbf{Z}_j-\mathbf{Z}_i)-R_i(\mathbf{X}_j-\mathbf{X}_i)||^2_2 $$

Prior Error – 3 (Articulated objects)

分段刚性

Iterative Closest Point (ICP) Algorithm

[Besl+92]

根据对应点求变换关系(R.t)
根据变换关系就对应点


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