题目：深度图像配准方法的研究与实现

深度图像配准是三维图像建模的重要组成部分，近年来三维建模技术在数字博物馆、文物保护、天文、地理、军事等诸多领域中得到了广泛的应用。但是，由于真实场景的高度复杂性和实际困难，重建出一个逼真而且准确的三维模型依然存在着许多问题和挑战。比如：(1)设备条件局限造成的数据偏差和缺失；(2)样本数据量巨大影响配准速度；(3)采集样本时环境影响带来的噪声和干扰；(4)深度图像配准方法和软件工具的贫乏等等，都是摆在我们面前亟待解决的重要问题。同时，随着激光扫描技术的发展以及其成本降低，人们对真实物体的三维模型的需求不断增大，对其精细程度的要求也越来越高，所以研究深度图像配准关键技术显得非常重要。本文以国家自然科学基金重点项目“虚拟奥运博物馆”和“中国数字博物馆”为背景，研究深度图像配准方法。主要完成了以下几个方面的研究工作：(1)采用Dsearchn最近点搜索法实现了快速查找对应点，尤其是针对大规模数据能够高效地进行处理；(2)在传统ICP和最优化理论的牛顿法思想上提出了一种新的深度图像配准方法，通过该非线性最优化算法直接最小化配准误差，得到的收敛速度较快；(3)引入核平滑函数思想，有效地改善了配准算法的性能，减少了噪声点对图像配准的干扰，产生较宽的收敛区间，增强算法的鲁棒性。基于上述研究成果，本文开发了以下工具：(1)深度图像可视化系统。用户可以同时输入多个待配准的深度数据，系统自动生成所对应的三维深度数据图像，并且自动对深度数据点数进行计算；同时用户可以输入约束条件，系统会自动生成所要求采样的数据点数；(2)深度图像HGNICP配准系统。用户将在深度图像可视化系统中分析得到的有效的未配准数据导入HGNICP配准系统，系统会自动进行深度图像配准，并显示配准效果图，同时输出对应的转换参数。在实际应用中，我们需要对大量的文物和体育场馆建模，而本文的研究成果可以很好地运用于实际项目中：(1)能够配准数据量大形状各异的模型，配准精度高、收敛速度快；(2)深度图像可视化系统，实现了深度数据配准前的统筹管理，大大节约了用户在数据预处理过程中因为对数据状况不了解而耗费的时间，提高了工作效率；(3)HGNICP深度图像配准系统，在有效配准深度图像时，能够同时观测到各项参数指标，便于用户对配准情况进行实时跟踪记录。