Affine registration for multidimensional point sets under the framework of Lie group
Affine registration for multidimensional point sets under the framework of Lie group
复制标题
李群框架下多维点集的仿射配准
DOI：
10.1117/1.jei.22.1.013022
复制
发表时间：
2013
影响因子：
1.1
通讯作者：
Zhiyu Hu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lifen Ding;Yaxin Peng;Chaomin Shen;Zhiyu Hu
抽象的。提出了一种李群框架下的多维点集仿射配准算法。该算法研究了两个数据集之间的仿射配准，并将期望最大化迭代最近点(EM-ICP)算法置于李群的框架中，因为所有仿射变换都构成一个李变换群。配准是通过最小化依赖于仿射变换李群的元素的能量泛函来实现的。应用李群思想的关键是，在通过迭代进行最小化的过程中，必须保证变换的下一个迭代步骤仍然是从李群中的元素开始的同一群中的元素。我们的解决方案是利用李代数的元素通过指数映射来表示恒等式附近的李群的元素，即使用李群的第一标准坐标表示。实验结果表明，该算法具有较高的精度和较好的鲁棒性，特别是在存在孤立点的情况下。该算法还可以推广到一般的其他配准问题，只要期望的变换在一定的李群内。
Abstract. An affine registration algorithm for multidimensional point sets under the framework of Lie group is proposed. This algorithm studies the affine registration between two data sets, and puts the expectation maximization-iterative closest point (EM-ICP) algorithm into the framework of Lie group, since all affine transformations form a Lie transformation group. The registration is carried out via minimizing an energy functional depending on elements of the affine transformation Lie group. The key point for applying the idea of Lie group is that, during the minimization via iteration, we must guarantee the next iteration step of the transformation is still an element in the same group, starting from an element in a Lie group. Our solution is utilizing the element of Lie algebra to represent that of Lie group near the identity via the exponential map, i.e., we use the first canonical coordinate representation of Lie group. Several comparative experiments between the proposed Lie-EM-ICP algorithm and the Lie-ICP algorithm are performed, showing that the proposed algorithm is more accurate and robust, especially in the presence of outliers. This algorithm can also be generalized to other registration problems in general, provided that desired transformations are within certain Lie group.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1109/tpami.2007.1005
发表时间：
2007-04-01
影响因子：
23.6
作者：
Chen, Hui;Bhanu, Bir
通讯作者：
Bhanu, Bir
影响因子：
19.5
作者：
Yi Ma;Stefano Soatto;Jana Kosecka;S. Sastry
通讯作者：
Yi Ma;Stefano Soatto;Jana Kosecka;S. Sastry
DOI：
10.1109/icip.2007.4379798
发表时间：
2007-11
期刊：
2007 IEEE International Conference on Image Processing
影响因子：
--
作者：
S. Du;Nanning Zheng;Shihui Ying;Qubo You;Yang Wu
通讯作者：
S. Du;Nanning Zheng;Shihui Ying;Qubo You;Yang Wu
DOI：
10.1109/34.121791
发表时间：
1992-02-01
影响因子：
23.6
作者：
BESL, PJ;MCKAY, ND
通讯作者：
MCKAY, ND
一种基于ICP的3D数据配准尺度拉伸方法
DOI：
10.1109/tase.2009.2021337
发表时间：
2009-07-01
影响因子：
5.6
作者：
Ying, Shihui;Peng, Jigen;Qiao, Hong
通讯作者：
Qiao, Hong