摘要
本申请提供一种面向点云处理的非刚性配准方法、装置、设备及存储介质,涉及三维重建领域,该方法包括:通过针孔相机模型对深度图进行点云重建,生成虚拟数据集;通过预设的训练损失函数进行模型训练,得到层次匹配融合网络;通过预设的推理损失函数对层次匹配融合网络进行微调;将源点云和目标点云输入微调后的层次匹配融合网络以配准重叠区域;对非重叠区域进行旋转插值处理,以配准非重叠区域。本申请在基于重叠区域确定源点云和目标点云的非重叠区域之后,对非重叠区域进行旋转插值处理来配准该非重叠区域;重叠区域配准和非重叠区域配准对应不同的阶段,避免非重叠区域配准对重叠区域配准结果的影响,提高了点云配准的精度。
技术关键词
刚性配准方法
针孔相机
深度估计算法
矩阵乘法运算
生成深度图
表达式
度计算方法
基准
网络
拼接单元
索引
数据
邻域
可读存储介质
采样点
点云信息
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视觉深度估计方法
图像分割网络
像素点
加速网络收敛
坐标系
输出特征
图像分割模型
牙齿图像分割方法
编码器
全局特征提取