基于LDQPSO算法的非刚体配准

颜翠翠++王浩军++袁观娜

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2017.22.236

摘 要：如何快速准确地实现匹配一直是非刚体配准领域极具挑战性的问题。针对该问题，该文提出一种快速、高精度的非刚体配准方法——基于LDQPSO的非刚体配准算法。首先针对QPSO算法过早收敛的缺点，采用线性自适应策略对QPSO惯性权重因子进行更新，提出了LDQPSO算法。在此基础上，用LDQPSO实现非刚体点云配准参数的优化确定，最终实现了快速高精度的非刚体点云配准。文中选择不同的非刚体配准实例验证算法有效性，并与原有算法进行对比。实验表明该文提出的算法具有更好的尋优性能。

关键词：非刚体 LDQPSO 优化

中图分类号：TN91 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）08（a）-0236-04

基于点的特征匹配问题一直是计算机视觉、模式识别等领域中一个基础而重要的课题。在实际应用中，如目标跟踪，常常需要对存在非刚性形变的场合进行快速精确的配准，进而实现高效的目标跟踪，因此，如何实现准确快速的配准尤其是非刚体配准显得尤为重要。

2003年，Chui等[1]提出的基于TPS构造能量函数，用于非刚体点云配准中，然而该算法是基于SA算法实现的，实际求解对于多峰函数寻优具有局限性。PSO算法需控制的参数少，易实现且对多峰函数寻优具有很好的效果。2004年，冯林[2]提出基于PSO算法的点匹配方法。但标准PSO算法并不能以绝对概率寻得全局最优，故文献[2]算法易陷入局部最优。

一个好的优化算法，必须能够很好地平衡算法的“开发能力”和“探索能力”。种群多样性是衡量算法“开发能力”和“探索能力”的重要依据。……