基于半定规划的非迭代刚性2D/3D点集配准
计算机视觉与模式识别
2016-06-29 v3 最优化与控制
摘要
我们描述了一种用于具有未知点对应的2D/3D点集配准中姿态估计的凸规划框架。针对存在多幅2D图像时的2D/3D配准问题，我们给出了两种混合整数非线性规划（MINP）公式，并针对这两种MINP提出了凸松弛至半定规划（SDP）的方法，可通过内点法高效求解。我们解决2D/3D配准问题的方法本质上为非迭代的，因为我们联合求解姿态与对应。此外，这些凸规划能够轻易融入点的特征描述子以提升配准结果。我们证明了在无噪声条件下凸规划能精确恢复原始非凸2D/3D配准问题的解。我们将这些公式应用于冠状动脉三维模型与其来自多幅术中透视图像的二维投影的配准。对于此应用，我们在无噪声情况下实验证实了精确恢复特性，并进一步展示了凸规划在噪声存在下的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1501.00630,
title = {Non-iterative rigid 2D/3D point-set registration using semidefinite programming},
author = {Yuehaw Khoo and Ankur Kapoor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.00630},
year = {2016}
}
备注
15 pages, 7 figures