3D仿射变换的交互式全局线性配准方法_李周贤

测绘技术中图像配准和变换的原理与实践指南近年来，随着遥感和测绘技术的迅猛发展，图像配准和变换成为测绘工作的重要环节。

图像配准是通过对不同源的图像进行空间定位和相对准确的匹配，使得它们在地理坐标上具有一致性。

而图像变换则是利用数学方法将图像从一种坐标系统转换到另一种坐标系统，达到矫正和精确定位的目的。

本文将介绍图像配准和变换的原理与实践指南。

一、图像配准原理图像配准的主要原理是通过对两幅或多幅图像进行特征匹配，找到它们之间的对应关系，进而确定它们的空间位置和姿态。

常用的特征匹配方法包括兴趣点匹配、线特征匹配和区域特征匹配等。

1. 兴趣点匹配兴趣点匹配是一种基于特征点的图像配准方法，通过在图像中提取出具有显著特征的兴趣点，并对这些点进行匹配，从而得到图像之间的对应关系。

兴趣点可以是角点、边缘点或斑点等。

在匹配过程中，常用的算法有SIFT、SURF和FAST等。

2. 线特征匹配线特征匹配是一种基于线特征的图像配准方法，在图像中提取出具有一定长度并且有明显方向的线段，并通过线段的形状、方向和长度等信息进行匹配。

常用的线特征提取算法有Hough变换、LSD和特征线索引等。

3. 区域特征匹配区域特征匹配是一种基于图像区域的图像配准方法，通过对图像区域进行特征提取，并计算区域之间的相似性，从而实现图像的配准。

常用的区域特征包括颜色直方图、纹理特征和形状特征等。

二、图像变换原理图像变换是指将一幅图像从一个坐标系统转换到另一个坐标系统的过程。

常见的图像变换包括几何变换和光学变换两类。

1. 几何变换几何变换是通过对图像的像素进行坐标变换，实现图像的平移、缩放、旋转和仿射等操作。

平移是将图像在水平和垂直方向上移动一定距离；缩放是按照一定比例改变图像的尺寸；旋转是将图像按照一定角度进行旋转；仿射变换是保持直线和平行线性质的变换。

常用的几何变换方法有双线性插值、最近邻插值和三次样条插值等。

2. 光学变换光学变换是指通过光线传输的过程对图像进行变换。

九点标定仿射变换投射变换
九点标定是指在计算机视觉和计算机图形学中，通过使用已知
的几何关系来估计摄像机的参数，例如焦距、光心和畸变系数等。

这种技术通常用于三维重建和摄像机定位等应用中。

九点标定通常
需要至少9个已知空间点对应的图像点来进行计算。

仿射变换是指在二维空间中，通过线性变换和平移来对图像进
行变换的一种方法。

这种变换保持了图像中的直线和平行线的性质，常用于图像配准、图像校正和图像拼接等领域。

投射变换是指将一个几何空间映射到另一个几何空间的一种变换。

在计算机图形学中，投射变换通常用于将三维场景投影到二维
图像平面上，常见的投射变换包括透视投影和正交投影。

透视投影
可以模拟人眼看到的景深效果，而正交投影则保持了物体在不同深
度上的大小不变。

总的来说，九点标定、仿射变换和投射变换在计算机视觉和计
算机图形学中都有着重要的应用，它们分别用于摄像机参数估计、
图像变换和三维到二维的投影等方面。

这些技术在计算机图形学、
虚拟现实、增强现实等领域都发挥着重要作用。

第 38 卷第 9 期2023 年 9 月Vol.38 No.9Sept. 2023液晶与显示Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays基于小样本手部关键点的MLP网络提升3D光场交互准确度方法任尚恩，邢树军，陈硕，于迅博，颜玢玢，王葵如，桑新柱*（北京邮电大学电子工程学院，北京 100876）摘要：针对当前3D光场手势交互存在识别率低、识别速度慢、深度学习网络需要较多数据样本的问题，本文提出了一种基于小样本手部关键点的多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）网络提升3D光场交互准确度方法，识别速度达到毫秒级。

在手部关键点采集过程中，从不同位置采集得到的同一种手势关键点三维数据存在显著差异。

为了消除差异，本文提出在同一右手笛卡尔坐标系下，通过位移和罗德里格旋转公式对简化后的手势模型进行位姿变换，将同一种手势归一化。

一个MLP神经网络被用来从归一化后的手部关键点跳变关系中提取手部特征。

实验结果表明，本文提出的方法对3D光场交互中的简单手势识别率为95%以上，对复杂手势的识别率为90%以上。

与此同时，该方法在小样本数据集训练下表现出优秀的性能，能够满足精确和快速手势识别的要求。

最后，本文展示了一种将所提出的方法成功应用于3D光场交互的场景。

关键词：交互；手势分类识别；多层感知器；小样本数据集中图分类号：TP391.4 文献标识码：A doi：10.37188/CJLCD.2023-0072Method for improving the accuracy of 3D light field interaction based on a small dataset of hand key points using an MLP network REN Shang-en，XING Shu-jun，CHEN Shuo，YU Xun-bo，YAN Bin-bin，WANG Kui-ru，SANG Xin-zhu*（School of Electronic Engineering， Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876， China）Abstract：To address the issues of low recognition rate，slow recognition speed，and the need for large amounts of data samples in current 3D light field gesture interaction， this paper proposes a method based on a small dataset of hand key points using a multi-layer perceptron（MLP）network to improve the accuracy of 3D light field interaction， with recognition speed reaching the millisecond level. In the process of collecting hand key points， there are significant differences in the three-dimensional data of the same type of hand gesture collected from different locations. In order to eliminate these differences， this paper proposes a method of normalizing the same gesture through pose transformation of the simplified gesture model in the same right-hand Cartesian coordinate system using displacement and Rodrigues rotation formula.An MLP 文章编号：1007-2780（2023）09-1198-07收稿日期：2023-02-23；修订日期：2023-03-24.基金项目：国家重点研发计划（No.2021YFB2802300）Supported by the National Key R&D Program of China （No.2021YFB2802300）*通信联系人，E-mail：xzsang@第 9 期任尚恩，等：基于小样本手部关键点的MLP网络提升3D光场交互准确度方法neural network is utilized to extract hand features from the normalized hand key points transition relationships. Experimental results show that the proposed method has a recognition rate of above 95% for simple gestures in 3D light field interaction， and a recognition rate of above 90% for complex gestures. Furthermore，the proposed method demonstrates excellent performance under training with a small dataset， meeting the requirements of both accurate and fast gesture recognition.Finally，this paper presents a successful application of the proposed method to a 3D light field interaction scenario.Key words： interaction； gesture recognition； MLP； small dataset1 引言人机交互一直是目前研究的热门课题，它被应用于各种不同的显示设备，如虚拟现实（VR）、裸眼3D显示等。

专利名称：基于仿射变换模型CPD算法的三维点云配准方法专利类型：发明专利
发明人：高会军,滕军,李湛,林伟阳
申请号：CN201710369647.5
申请日：20170523
公开号：CN107204009A
公开日：
20170926
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：基于仿射变换模型CPD算法的三维点云配准方法，本发明涉及基于点云配准的喷漆机器人位置配准方法。

本发明的目的是为了解决现有主流三维点云配准算法CPD存在算法复杂度高、程序运行时间长、配准精度低、鲁棒性差的问题。

具体过程为：一、得到一组三维点云数据作为待配准点云；二、得到的点云数据作为参考点集；三、计算协方差，并初始化B和t；四、利用GPU并行计算P；五、求解在目标函数取极大值时，参数B,t,σ的值；六、重复迭代四和五，直到协方差小于设定的阈值，求出协方差小于设定的阈值时的B和t，以及最终配准的结果点集，根据最终的配准结果点集对待喷漆物体进行喷漆作业。

本发明用于喷漆机器人喷漆领域。

申请人：哈尔滨工业大学
地址：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
国籍：CN
代理机构：哈尔滨市松花江专利商标事务所
代理人：杨立超
更多信息请下载全文后查看。

技术创新中文核心期刊《微计算机信息》（管控一体化）２００８年第２４卷第４－３期３６０元／年邮局订阅号：８２－９４６《现场总线技术应用２００例》软件时空基于特征匹配与仿射变换的视频防抖算法ＶｉｄｅｏＳｔａｂｉｌｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＦｅａｔｕｒｅＭａｔｃｈｉｎｇａｎｄＡｆｆｉｎｅＴｒａｎｓｆｏｒｍ（１．中国矿业大学徐州；２．山东科技大学）庞洵１李威１高小伟２ＰＡＮＧＸｕｎＬＩＷｅｉＧＡＯＸｉａｏ－ｗｅｉ摘要：本文提出了一种利用提取尺度不变的特征点的算法，根据视频图像的特点，建立独特的快速视频防抖的仿射变换模型，从而实现视频图像的高可靠性防抖的算法。

由这种算法编写的软件可以达到消除摄像机随机抖动带来的运动噪声的效果。

另外，本文还提出了用来提高处理速度的实用方案。

实验表明该算法具有良好的防抖效果，能够用于视频图像的实时处理。

关键词：视频防抖；特征匹配；仿射变换；尺度不变中图分类号：ＴＮ９１１．７３文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｉｎｇｖｉｄｅｏｓｔａｂｉｌｉｚａｔｉｏｎｒｅｌｉａｂｌｙｗｈｉｃｈｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｓｃａｌｅ－ｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓａｎｄｆｏｕｎｄａｓｐｅｃｉａｌｍｏｄｅｌｏｆａｆｆｉｎｅｔｒａｎｓｆｏｒｍｆｏｒｒａｐｉｄｖｉｄｅｏｓｔａｂｉｌｉｚａｔｉｏｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｏｆｖｉｄｅｏｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｓｏｆｔｃｏｍｐｉｌｅｄｂｙｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｕｌｄａｃｈｉｅｖｅｔｏａｎｅｘｃｅｌｌｅｎｔｅｆｆｅｃｔｔｈａｔｒｅｍｏｖｉｎｇｔｈｅｍｏｔｉｏｎｎｏｉｓｅｃａｕｓｅｄｂｙｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｓｈａｋｉｎｇｏｆｃａｍｅｒａ．Ｂｅｓｉｄｅｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｌｓｏｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｓｏｍｅｐｒａｃｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓｔｏｅｎｈａｎｃｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｐｅｅｄ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉ－ｍｅｎｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｄｇｏｏｄｓｔａｂｉｌｉｚａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓａｎｄｃｏｕｌｄｂｅｕｓｅｄｔｏｒｅａｌ－ｔｉｍｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｖｉｄｅｏｓｔａｂｉｌｉｚａｔｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｍａｔｃｈｉｎｇ；ａｆｆｉｎｅｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ；ｓｃａｌｅ－ｉｎｖａｒｉａｎｔ文章编号：１００８－０５７０（２００８）０４－３－０１８０－０３１引言摄像系统用于实现光电监测、目标跟踪、侦察等任务时，要求输出图像具有较好的稳定性和较高的实时性。

图像配准中仿射变换参数优化方案一、图像配准技术概述图像配准技术是图像处理领域中的一项重要技术，它涉及将两幅或多幅图像按照一定的几何关系对齐，以便于进行后续的分析和处理。

在实际应用中，图像配准技术广泛应用于医学成像、遥感图像分析、计算机视觉等领域。

图像配准的关键在于如何准确地确定图像之间的几何变换关系，其中仿射变换是一种常用的几何变换形式。

1.1 仿射变换的定义仿射变换是一种二维图像变换方法，它能够保持图像中的直线、平行线和点的共线性不变。

仿射变换可以用一个6参数的矩阵来表示，包括平移、旋转、缩放和剪切等变换。

在图像配准中，通过优化这些参数，可以使两幅图像在几何上尽可能地对齐。

1.2 仿射变换的应用场景仿射变换在图像配准中的应用场景非常广泛，例如：- 医学成像：在进行CT、MRI等医学图像分析时，需要将不同时间点或不同角度拍摄的图像进行配准，以便进行病变的跟踪和分析。

- 遥感图像：在遥感图像处理中，需要将不同时间或不同传感器获取的图像进行配准，以便于进行地表变化检测和分析。

- 计算机视觉：在机器视觉和自动驾驶系统中，需要对摄像头捕获的图像进行配准，以实现物体的识别和跟踪。

二、仿射变换参数优化的重要性在图像配准过程中，仿射变换参数的优化是实现高精度配准的关键。

参数优化的目标是最小化两幅图像之间的差异，这通常通过定义一个代价函数来实现，该函数衡量了图像之间的相似度或差异度。

2.1 代价函数的选择代价函数的选择对参数优化的效果有着直接的影响。

常见的代价函数包括：- 均方误差(MSE)：计算两幅图像对应像素点的灰度值差的平方和，常用于灰度图像的配准。

- 互相关(Cross-Correlation)：计算两幅图像的局部区域之间的相似度，常用于特征不明显的图像配准。

- 归一化互相关(Normalized Cross-Correlation, NCC)：在互相关的基础上进行归一化处理，提高了配准的鲁棒性。

2.2 参数优化算法参数优化算法是实现仿射变换参数优化的核心，常用的算法包括：- 梯度下降法：通过计算代价函数的梯度来迭代更新参数，直至找到最小值。

仿射变换和射影变换的概念及应用Affine transformation refers to a transformation that preserves straight lines, parallelism, and ratios of distances along a line. It can include translation, rotation, scaling, reflection, and shearing. Affine transformations can be represented using matrices and vectors, and they play a crucial role in various applications such as image processing, computer vision, and 3D graphics.On the other hand, projective transformation, also known as perspective transformation, is a more general transformation that includes affine transformations as a special case. Projective transformations preserve straight lines but not necessarily parallelism or ratios of distances along a line. They are often used to model realistic rendering of 3D scenes onto 2D images, as they can simulate the effect of perspective and depth.Both affine and projective transformations have their own mathematical representations and properties. They are widely used in computer graphics, computer vision, and other related fields to manipulate and transform geometric objects and images.中文回答: 仿射变换和射影变换是几何学和计算机图形学中的两个重要概念。

仿射变换和等距变换一、仿射变换1. 概念仿射变换是指在几何空间中，保持直线的平行性和比例关系的变换。

它可以由线性变换和平移变换组合而成，具有保持平行性、保持比例、保持共线性等性质。

2. 性质仿射变换具有以下性质：（1）保持直线的平行性：在仿射变换中，任意两个平行直线经过变换后仍然保持平行。

（2）保持比例关系：在仿射变换中，直线上的任意两点与其对应点的连线与直线上其他点与其对应点的连线的比值保持不变。

（3）保持共线性：在仿射变换中，直线上的任意三点经过变换后仍然共线。

3. 应用仿射变换在计算机图形学、计算机视觉、图像处理等领域有广泛应用。

例如，在图像处理中，可以利用仿射变换对图像进行旋转、平移、缩放和剪切等操作，实现图像的变形、校正和配准等功能。

二、等距变换1. 概念等距变换是指在几何空间中，保持距离不变的变换。

它可以由旋转变换、平移变换和翻转变换组合而成，具有保持距离、保持角度、保持面积等性质。

2. 性质等距变换具有以下性质：（1）保持距离不变：在等距变换中，任意两点之间的距离经过变换后仍然保持不变。

（2）保持角度不变：在等距变换中，任意两线段之间的夹角经过变换后仍然保持不变。

（3）保持面积不变：在等距变换中，平行四边形的面积经过变换后仍然保持不变。

3. 应用等距变换在几何学、物理学、计算机图形学等领域有重要应用。

例如，在地图投影中，可以利用等距变换将地球表面上的经纬度坐标转换为平面上的坐标，实现地图的绘制和测量。

此外，在计算机图形学中，等距变换常用于三维模型的变换和变形，实现真实感的渲染和动画效果。

仿射变换和等距变换是两种常见的几何变换方法。

它们分别具有保持直线的平行性和比例关系、保持距离的性质，并在不同领域中得到广泛应用。

了解和掌握这些变换的概念、性质以及应用，对于理解几何学和计算机图形学的基本原理和方法具有重要意义。

在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的变换方法，实现几何形状的变换、校正和配准等功能，提高图像处理和计算机模拟的效果。

一种基于虚拟三角形的图像自动配准方法
吕金建;文贡坚;李德仁
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2008(024)005
【摘要】图像配准是图像处理和分析的关键技术之一.本文提出了一种基于虚拟三角形的图像自动配准方法来处理具有全局刚体变换的图像配准问题.该方法主要分三步:首先采用改进的Harris算子从参考图像和待配准图像中分别提取角点特征,将每三个角点顺次连接起来构成一个虚拟三角形;然后运用刚体变换模型下匹配虚拟三角形对全等的准则找到全等性最好的一对虚拟三角形,利用它们的对应顶点求解刚体变换模型参数的初始值;最后根据刚体变换模型参数的初始值和一个预设的门限得到所有的匹配角点特征,通过它们求得最终的刚体变换模型参数.实际图像实验结果表明:本文提出的图像自动配准方法是正确和有效的,并具有较高的配准精度.【总页数】5页(P737-741)
【作者】吕金建;文贡坚;李德仁
【作者单位】国防科技大学电子科学与工程学院ATR重点实验室,湖南长
沙,410073;国防科技大学电子科学与工程学院ATR重点实验室,湖南长沙,410073;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079
【正文语种】中文
【中图分类】N91
【相关文献】
1.基于三角形的遥感图像自动配准方法 [J], 崔学梅;代金凤
2.一种基于改进SURF的遥感图像自动配准方法 [J], 吕健春
3.一种改进的基于不变描述子的图像自动配准方法 [J], 吕金建;文贡坚;王继阳;李德仁
4.一种基于改进SURF的遥感图像自动配准方法 [J], 吕健春
5.一种基于角点特征的图像自动配准方法 [J], 方景龙;耿彩英
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。