摘要
本申请公开了一种基于点云配准的跟骨裂缝区域自动对齐方法,包括:基于跟骨CT图像,提取跟骨骨体区域和裂缝区域的骨体点云与裂缝点云并进行预处理,获取预处理数据;构建点云配准神经网络模型,对预处理数据进行深度编码以及全局聚合,获取全局特征向量;基于多层全连接网络,对全局特征向量进行非线性变换,输出预测的刚体变换参数;基于刚体变换参数,进行置信度分析,输出置信区间,提高点云配准神经网络模型的可信度。本申请基于点云配准实现跟骨裂缝区域自动对齐,其自动化程度高,大幅减少人工干预;配准精度与鲁棒性俱佳,能精准捕捉几何关系、有效抵抗噪声干扰。
技术关键词
神经网络模型
裂缝
对齐方法
深度编码
协方差估计
点云
非线性
嵌入特征
矩阵
参数
代表
数据
鲁棒性
图像
栅格
噪声
算法
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