A Shape-based weighting strategy applied to the covariance estimation on the ICP

• Main Author: Yamada, Fernando Akio de Araujo
• Other Authors: Silva, Rodrigo Luis de Souza da
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) 2017
• Subjects: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Registro rígido; Iterative closest point; Tensor de orientação; Dissimilaridade de forma; Geometria computacional; Rigid registration; Iterative Closest Point; Orientation Tensor; Shape Dissimilarity; Computational Geometry
• Online Access: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4884

Submitted by Renata Lopes ([e-mail]) on 2017-06-07T17:49:03Z No. of bitstreams: 1 fernandoakiodearaujoyamada.pdf: 21095203 bytes, checksum: 1842e801a538bdeef0368c963b9d98b7 (MD5) === Approved for entry into archive by Adriana Oliveira ([e-mail]) on 2017-06-24T13:47:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 fernandoakiodearaujoyamada.pdf: 21095203 bytes, checksum: 1842e801a538bdeef0368c963b9d98b7 (MD5) === Made available in DSpace on 2017-06-24T13:47:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 fernandoakiodearaujoyamada.pdf: 21095203 bytes, checksum: 1842e801a538bdeef0368c963b9d98b7 (MD5) Previous issue date: 2016-03-15 === CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === No problema de registro rígido por pares é preciso encontrar uma transformação rígida que alinha duas nuvens de pontos. A sulução clássica e mais comum é o algoritmo Iterative Closest Point (ICP). No entanto, o ICP e muitas de suas variantes requerem que as nuvens de pontos já estejam grosseiramente alinhadas. Este trabalho apresenta um método denominado Shape-based Weighting Covariance Iterative Closest Point (SWC-ICP), uma melhoria do ICP clássico. A abordagem proposta aumenta a possibilidade de alinhar corretamente duas nuvens de pontos, independente da pose inicial, mesmo quando existe apenas sobreposição parcial entre elas, ou na presença de ruído e outliers. Ela se beneficia da geometria local dos pontos, codificada em tensores de orientação de segunda ordem, para prover um segundo conjunto de correspondências para o ICP. A matriz de covariância cruzada computada a partir deste conjunto é combinada com a matriz de covariância cruzada usual, seguindo uma estratégia heurística. Para comparar o método proposto com algumas abordagens recentes, um protocolo de avaliação detalhado para registro rígido é apresentado. Os resultados mostram que o SWC-ICP está entre os melhores métodos comparados, com performance superior em situações de grande deslocamento angular, mesmo na presença de ruído e outliers. === In the pairwise rigid registration problem we need to find a rigid transformation that aligns two point clouds. The classical and most common solution is the Iterative Closest Point (ICP) algorithm. However, the ICP and many of its variants require that the point clouds are already coarsely aligned. We present in this work a method named Shape-based Weighting Covariance Iterative Closest Point (SWC-ICP), an improvement over the classical ICP. Our approach improves the possibility to correctly align two point clouds, regardless of the initial pose, even when there is only a partial overlapping between them, or in the presence of noise and outliers. It benefits from the local geometry of the points, encoded in second-order orientation tensors, to provide a second correspondences set to the ICP. The cross-covariance matrix computed from this set is combined with the usual cross-covariance matrix following a heuristic strategy. In order to compare our method with some recent approaches, we present a detailed evaluation protocol to rigid registration. Results show that the SWC-ICP is among the best methods compared, with superior performance in situations of wide angular displacement, even in situations of noise and outliers.