全球光滑鲁棒估计提升非刚性配准精度与速度

本文主要探讨的是鲁棒非刚性配准问题，这是一种在计算机视觉中至关重要的任务，尤其是在处理深度传感器数据时，如Kinect、PrimeSense和智能手机中的深度图。这类数据常常包含噪声、异常值和部分重叠，这就需要算法具备强大的鲁棒性和处理复杂情况的能力。 传统的非刚性配准方法通常依赖于稳健估计器和正则化处理，比如使用2-范数来平衡数据拟合和变换场的平滑性。然而，这种方法存在两个主要问题：一是对不完美数据的响应不足，可能导致错误的匹配；二是算法的收敛速度较慢，限制了其在实时应用中的性能。 为了克服这些问题，本文提出了一种全新的全局光滑鲁棒估计方法，该方法将鲁棒性与全局优化相结合，通过最小化一个简单的最小二乘问题并结合L-BFGS算法，有效地解决了数据拟合和正则化问题。这种方法特别设计来处理离群值和部分重叠的情况，提高了配准的准确性。 相比于现有的2-范数方法，作者引入了稀疏性优化技术，如N1范数和N0范数，它们能够在大部分点云区域保持较小的误差，而在局部区域允许较大的误差，从而增强对配准精度的提升。通过这种方式，新方法不仅提高了配准的精度，还显著加快了计算速度，这对于实时应用场景具有重要意义。 实验结果表明，与当前最先进的非刚性配准算法相比，本文提出的全球光滑鲁棒估计方法在配准精度和计算效率方面均取得了显著优势。为了方便研究者进一步探索和应用，作者提供了源代码，可以在<https://github.com/Juyong/Fast_RNRR>上获取。 总结来说，本文的主要贡献在于提供了一种创新的鲁棒非刚性配准策略，它在面对复杂数据挑战时表现出色，有望推动计算机视觉领域中非刚性配准技术的发展。