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基于补丁的3D图像配准的度量学习

DOI：10.1109/TASE.2019.2890866 期刊：IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 基于图像块的配准是视觉几何领域中的一个具有挑战性的问题，其关键在于选择合适的相似性度量方法。该相似性度量参与位姿优化的目标计算，从而决定优化收敛性能。本文提出从参考图像和目标图像中学习图像块的相似性度量，使得具有较小投影误差的图像块对获得较高的相似性得分。为实现这一目标，我们基于自采集数据集分别设计并训练了分类网络、回归网络和排序网络。该网络能根据图像块直接输出对位姿变换偏差敏感的投影误差。我们还设计了评估标准，验证了网络输出相比传统方法（如绝对差值和与平方差和）具有更优越的性能。
作者： Shaopeng Li，Tao Zhang，Daqiao Zhang，Yongfang Nie，Jiping Wang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为了从参考图像和目标图像中学习图像块的相似性度量，用于三维图像配准，使得具有较小投影误差的图像块获得较高的相似性评分，从而改善位姿优化的收敛性。

研究成果

所提出的网络（分类、回归、排序）在基于图像块配准的相似性度量学习方面，相比SSD和SAD等传统方法实现了更优性能。这能提升视觉里程计等视觉几何应用中的收敛速度与鲁棒性。未来工作包括将该网络应用于基于强度的配准，并提高数据集质量。

研究不足

网络在特定数据集（TUM）上进行训练，数据集中的误差会影响精度。补丁大小固定为32x32，该方法依赖于采集数据的质量。未来的改进可能包括使用更高精度的数据集或虚拟数据。

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