图像三维重建专题第五期-Robust Non-Rigid Motion Tracking and Surface Reconstruction Using L0 Regularization

图像配准学习小结 (一) 图像配准学习小结 (一) 一、含义和意义 图像配准是找到一组变换参数,使得变换后的待配准图像与原始图像之间的相似度达到最高,目的在于将同一场景的不同图像转换到同样的坐标系中。待配准图像与原图像可能存在时间、捕获方式、角度等各方面的差异。 待配准图像向原图像进行变换的方式有刚体(平移旋转)变换、仿射变换、单应性变换、非刚性变换等。 非刚性能够局部扭曲目标图像,使其与参考图像对齐。包括径向基函数(薄板或曲面样条、多二次曲面和紧支撑转换)、物理连续模型(粘性流体)和大变形模型(差异同构)。医学图像配准中大多涉及非 阅读详情

论文链接

摘要

       我们展示了一个新的运动跟踪技术来增强重建非刚体几何和运动从一个视角深度输入在一个消费级深度传感器。这个观点是基于观察大部分非刚体运动(尤其是人体相关运动)内在参与运动子空间。为凸显这个优点,我们提出了新的L0基于运动正则化使用一个迭代优化,来清晰的约束局部形变在有关节结构上,导致减少解决空间和物理可信形变。这个L0策略是融合到可用的非刚体运行跟踪流程中,逐渐提取关节点信息在线进行跟踪,能够确定跟踪误差在结果中。这个信息在关节点加入被用在跟踪处理来较远提高跟踪精度和减少跟踪误差。外部实验在复杂人体运动使用闭合方式,面部和手运动表明我们的方法极大提高稳定和精度在运动跟踪上。

 

本方法的流程

非刚体配准

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MST:《Real-Time Tracking of Non-Rigid Objects using Mean Shift》 mean shift 1.mean shift vector-均值移动向量 阅读详情

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