论文研究 基于混合遗传算法和点面距离测度的深度像配准.pdf

提出一种利用改进的遗传算法和点面距离作为误差测度的深度像精确配准算法。与现有ICP框架下的迭代算法不同，将深度像配准视为高维空间的一个优化问题，通过在遗传算法中加入退火选择、爬山法以及参数空间的动态退化来加速寻找最优的位置转换关系。同时，采用一种新的基于点面距离的适应函数来计算配准误差，使得算法具有更强的鲁棒性。实验结果表明，该算法不需要初始的运动参数估计，具有较高的配准精度，收敛速度快且抗噪声能力强。