刚性配准与非刚性配准

Question

如题所述

Answer 1

配准在应用中涉及广泛场景，例如在增强现实（AR）设备中进行定位。配准一词在文献中常与对齐同义，指的是三维点云或网格之间的对齐操作。根据物体是否发生形变，配准分为刚性配准与非刚性配准。

刚性配准关注于找到最优的刚性变换，使两个点云尽可能重合。ICP（迭代最近点）算法是常用方法，首先通过最近点查找确定顶点对应关系，然后求解最优变换矩阵。ICP算法通过迭代逼近优化目标，初始解可人为设定，收敛条件可自定义。

刚性配准优化过程实质上是度量函数的最小化。设置度量函数如点云的Chamfer距离，利用反向传播优化，能实现良好配准效果。变种方法如点云几何特征的利用进一步优化过程。

非刚性配准处理形变情况。目标是找到变形参数，使变形后的模板与目标尽可能对齐，同时保持形态特性。优化目标函数包括度量相似度与正则化项，正则化项确保形变场的光滑度、位置约束等特性。度量函数综合考量形变效果与形态保持。

非刚性配准的优化过程更为复杂，涉及更多参数，优化难度与开销相应增加。更多关于非刚性配准的总结可参考《A Survey of Non-Rigid 3D Registration》等文献。