SPARE: Symmetrized Point-to-Plane Distance for Robust Non-Rigid Registration

要約

非剛体位置合わせのための既存の最適化ベースの方法は、通常、ソース表面とターゲット表面上の対応する点ペア間の点間距離または点間距離に基づいて位置合わせ誤差メトリックを最小限に抑えます。
ただし、これらのメトリクスでは、収束が遅くなったり、詳細が失われたりする可能性があります。
この論文では、堅牢な非剛体位置合わせのために対称化された点から面までの距離を利用する新しい定式化である SPARE を提案します。
対称化された点から面までの距離は、対応する点の位置と法線の両方に依存するため、基礎となるジオメトリのより正確な近似が得られ、既存の方法よりも高い精度を達成できます。
この最適化問題を効率的に解くために、多数化最小化戦略を使用する交互最小化ソルバーを提案します。
さらに、ソルバーを効果的に初期化するために、位置合わせの品質と効率を向上させる変形グラフベースの粗い位置合わせが組み込まれています。
広範な実験により、提案された方法により非剛体位置合わせ問題の精度が大幅に向上し、比較的高い解法効率が維持されることが示されました。
コードは https://github.com/yaoyx689/spare で公開されています。

要約(オリジナル)

Existing optimization-based methods for non-rigid registration typically minimize an alignment error metric based on the point-to-point or point-to-plane distance between corresponding point pairs on the source surface and target surface. However, these metrics can result in slow convergence or a loss of detail. In this paper, we propose SPARE, a novel formulation that utilizes a symmetrized point-to-plane distance for robust non-rigid registration. The symmetrized point-to-plane distance relies on both the positions and normals of the corresponding points, resulting in a more accurate approximation of the underlying geometry and can achieve higher accuracy than existing methods. To solve this optimization problem efficiently, we propose an alternating minimization solver using a majorization-minimization strategy. Moreover, for effective initialization of the solver, we incorporate a deformation graph-based coarse alignment that improves registration quality and efficiency. Extensive experiments show that the proposed method greatly improves the accuracy of non-rigid registration problems and maintains relatively high solution efficiency. The code is publicly available at https://github.com/yaoyx689/spare.

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