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含各向异性尺度形变数据集匹配问题的Lie群方法

应时辉 彭济根 郑开杰 乔红

应时辉, 彭济根, 郑开杰, 乔红. 含各向异性尺度形变数据集匹配问题的Lie群方法. 自动化学报, 2009, 35(7): 867-874. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00867
引用本文: 应时辉, 彭济根, 郑开杰, 乔红. 含各向异性尺度形变数据集匹配问题的Lie群方法. 自动化学报, 2009, 35(7): 867-874. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00867
YING Shi-Hui, PENG Ji-Gen, ZHENG Kai-Jie, QIAO Hong. Lie Group Method for Data Set Registration Problem with Anisotropic Scale Deformation. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(7): 867-874. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00867
Citation: YING Shi-Hui, PENG Ji-Gen, ZHENG Kai-Jie, QIAO Hong. Lie Group Method for Data Set Registration Problem with Anisotropic Scale Deformation. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(7): 867-874. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00867

含各向异性尺度形变数据集匹配问题的Lie群方法

doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00867
详细信息
    通讯作者:

    彭济根

  • 中图分类号: O29; TP39

Lie Group Method for Data Set Registration Problem with Anisotropic Scale Deformation

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    Corresponding author: PENG Ji-Gen
  • 摘要: 通过分析含各向异性尺度形变的数据集匹配问题, 将尺度约束引入模型, 再结合迭代最近点(Iterative closest point, ICP)方法的一般过程, 将含各向异性尺度形变的数据集匹配问题描述为Lie群约束优化问题. 通过Lie群的局部参数化和局部线性化方法, 将带尺度上下界约束的Lie群约束优化问题转化为一系列的二次规划问题, 最终形成了一个完整的匹配迭代算. 该方法不仅具有传统ICP方法的快速准确的特点, 而且还能够处理存在大尺度形变的数据集匹配问题. 由于对尺度参数进行约束, 因此比传统方法有更好的鲁棒性. 最后, 为确保匹配的全局性, 给出了一套初始变换的选择方案.
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-04-24
  • 修回日期:  2008-12-24
  • 刊出日期:  2009-07-20

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