SPARE: Symmetrized Point-to-Plane Distance for Robust Non-Rigid 3D Registration

解算器 计算机科学 初始化 刚性变换 算法 公制(单位) 缩小 点(几何) 数学优化 趋同(经济学) 平面(几何) 数学 几何学 运营管理 经济增长 经济 程序设计语言
作者
Yuxin Yao,Bailin Deng,Junhui Hou,Juyong Zhang
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [IEEE Computer Society]
卷期号:PP: 1-18
标识
DOI:10.1109/tpami.2025.3598630
摘要

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 introduce an as-rigid-as-possible regulation term to estimate the deformed normals and 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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