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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。
主权项：1.一种面向点云处理的非刚性配准方法，其特征在于，包括：基于预设的深度估计算法对采集的原始图像进行分析，生成深度图；通过预设的针孔相机模型对所述深度图进行点云重建，生成虚拟数据集，所述虚拟数据集包括源点云和目标点云；基于所述虚拟数据集，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所述层次匹配融合网络进行微调；将所述源点云和所述目标点云输入微调后的所述层次匹配融合网络，进行特征提取、重叠匹配和下采样融合，确定预测重叠点、重叠区域以及与所述源点云对应的多个第一目标软匹配点，以配准所述重叠区域；根据所述重叠区域，确定所述源点云与所述目标点云之间的非重叠区域，对所述非重叠区域进行旋转插值处理，以配准所述非重叠区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 面向点云处理的非刚性配准方法、装置、设备及存储介质
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