Robust Range Image Registration Using Genetic Algorithms and the Surface Interpenetration Measure pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Silva, Luciano/ Bellon, Olga R. P./ Boyer, Kim L.

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2005-1

价格:$ 122.04

装帧:HRD

isbn号码:9789812561084

丛书系列:

图书标签:

Range image registration
Genetic algorithms
Surface interpenetration
3D vision
Computer graphics
Pattern recognition
Image processing
Robotics
Point cloud registration
Iterative closest point

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具体描述

This book addresses the range image registration problem for automatic 3D model construction. The focus is on obtaining highly precise alignments between different view pairs of the same object to avoid 3D model distortions; in contrast to most prior work, the view pairs may exhibit relatively little overlap and need not be prealigned. To this end, a novel effective evaluation metric for registration, the Surface Interpenetration Measure (SIM) is defined. This measure quantifies the interleaving of two surfaces as their alignment is refined, putting the qualitative evaluation of "splotchiness," often used in reference to renderings of the aligned surfaces, onto a solid mathematical footing. The SIM is shown to be superior to mean squared error (i.e. more sensitive to fine scale changes) in controlling the final stages of the alignment process. The authors go on to combine the SIM with Genetic Algorithms (GAs) to develop a robust approach for range image registration. The results confirm that this technique achieves precise surface registration with no need for prealignment, as opposed to methods based on the Iterative Closest Point (ICP) algorithm, the most popular to date. Thorough experimental results including an extensive comparative study are presented and enhanced GA-based approaches to improve the registration still further are proposed. The authors also develop a global multiview registration technique using the GA-based approach. The results show considerable promise in terms of accuracy for 3D modeling.

跨界融合：计算物理、生物医学成像与优化理论的探索本书深入探讨了多个前沿交叉学科领域的复杂问题，旨在提供一套系统、严谨的分析框架与创新性的解决方案。全书共分为四个主要部分，分别聚焦于高维数据处理、非线性动力学模拟、新型材料的微观结构表征，以及基于智能算法的复杂系统优化。第一部分：高维数据流的拓扑分析与降维本部分着重于处理当今科学研究中普遍面临的海量、高维度数据。我们首先回顾了经典的主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）的局限性，特别是在处理具有内在非线性结构的复杂数据集时。随后，重点介绍了拓扑数据分析（TDA）中的持续同调理论及其在识别数据“洞”和“连通性”方面的应用。我们将详细阐述一种基于黎曼几何的非线性降维方法——流形学习的最新进展。该方法假设高维数据点实际上嵌入在一个低维的、弯曲的流形上。书中构建了一个新的度量空间，用以量化不同数据点在局部邻域内的结构差异，并通过梯度下降和能量最小化策略，迭代地将高维结构“展开”到欧几里得空间中，同时尽可能保留原始的内在拓扑关系。案例研究涉及基因表达谱数据的聚类可视化，展示了该方法在发现隐藏的生物学亚群方面的优越性。此外，我们引入了时间序列数据的复杂性测量，采用巴塞拉-佩里诺（Pecora-Carroll）算法和信息论中的互信息方法，构建了高维相空间的重建模型，并探讨了这些模型对预测混沌系统的短期行为的适用性。第二部分：复杂介质中的波传播与散射理论本部分转向计算物理学的核心领域，关注电磁波和声波在高度非均匀和随机介质中的传播行为。我们从麦克斯韦方程组和亥姆霍兹方程出发，深入分析了波在具有分形边界或随机分布散射体中的散射截面和后向散射特性。书中详细阐述了有限元方法（FEM）与边界元方法（BEM）在处理复杂几何结构时的结合策略。特别地，我们提出了一种改进的吸收边界条件（ABC）设计，以有效抑制数值模拟中边界反射的误差，特别是在模拟电磁波穿过具有强吸收层和高对比度界面的情形。一个核心章节献给“局域共振”现象的理论分析。我们利用费曼-海尔曼（Feynman-Helfmann）的微扰理论，结合广义平均场近似（GWA），对亚波长尺度结构对有效介电常数（或磁导率）的影响进行了量化。这部分内容为设计超材料和隐身器件提供了坚实的理论基础。最后，我们通过与实验数据的对比，验证了所提数值模型的精度和鲁棒性。第三部分：生物医学信号的逆问题求解与图像重建本部分聚焦于如何从受限或噪声数据中恢复出物理系统的真实内部结构，这是医学成像（如光声成像、电阻抗断层扫描）中的核心挑战。我们首先回顾了经典的拉东变换和傅里叶层析成像（FTI）的限制，并引入了迭代解算法（Iterative Reconstruction Techniques）。重点讨论了基于正则化方法的逆问题求解，包括Tikhonov正则化和全变分（TV）最小化。书中对比了L1范数和L2范数在恢复稀疏信号时的差异，并提出了一个结合结构先验信息（例如，基于形态学先验）的混合正则化项。针对光声成像（PAT）中声学梯度和组织异质性导致的图像失真问题，我们提出了一种两步去卷积方法。第一步利用小波分解去除高频噪声；第二步，构建一个基于局部组织密度的传播核，通过最小二乘优化迭代地补偿成像过程中的系统性误差。我们提供了详细的算法步骤和收敛性分析。此外，本部分还涉及功能性磁共振成像（fMRI）数据的时空去噪技术，特别是如何使用卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的方式，提高对低信噪比（SNR）数据的脑区活动时间序列的估计精度。第四部分：多目标优化与参数辨识本部分将注意力转向优化理论在工程设计中的应用，特别关注具有相互竞争目标的复杂优化问题。我们首先介绍了帕累托最优性的概念，并详细分析了基于支配关系的解集识别方法。随后，本书深入探讨了基于精英保留的非支配排序遗传算法（NSGA-II）在处理高维决策空间中的优势。我们不仅阐述了其核心机制（如拥挤距离计算），还提出了一种改进的变异操作，该操作基于对目标函数梯度信息的初步估计，以引导搜索过程更快速地接近帕累托前沿。在参数辨识方面，我们探讨了如何利用实验数据来确定复杂物理模型中的未知参数。针对模型中可能存在的参数耦合和非线性，我们采用了一种混合全局搜索和局部精炼的策略。全局搜索使用模拟退火（SA）进行大范围探索，而局部精炼则采用高斯-牛顿法，但其初始点由SA的结果提供，以避免陷入不佳的局部极小点。书中还讨论了参数敏感性分析的重要性，通过构建Sobol指数来评估每个模型参数对最终系统输出的相对贡献。全书的论述风格严谨，数学推导详尽，旨在为高级研究人员和研究生提供一套跨学科研究的工具箱，鼓励读者将这些先进的计算方法应用于各自领域的具体挑战中。