Recalage de deux nuages de points 3D au rapport d'échelle non uniforme
Résumé
Ce travail rentre dans le contexte d'un projet de recherche en collaboration avec le CHU de Nice dont l'objectif est le recalage rigide de deux nuages de points 3D représentant des organes du corps humain pour une application en chirurgie augmentée. Plus précisément, l'objectif est d'estimer la transformée T (s, Ω, t) (i.e. échelle, rotation, translation) entre un objet complet (source) et un objet partiel (cible) dont l'échantillonnage et le facteur d'échelle diffèrent. La première étape du recalage consiste au calcul de descripteurs locaux sur chacun des deux objets qui seront nécessaires pour la mise en correspondance des points. Pour cela, nous avons fait le choix des Growing Least Squares car ce sont des descripteurs robustes au facteur d'échelle. En deuxième étape, nous utilisons un algorithme d'optimisation sur les paires de correspondance afin d'estimer la transformée T (s, Ω, t). Notre contribution est une extension de l'algorithme Fast Global Registration au recalage de deux objets présentant un rapport d'échelle non uniforme selon les axes X, Y et Z. Nous avons testé notre méthode sur plusieurs modèles synthétiques possédant les propriétés de surface des organes réels (caractère lisse, présence de symétries, et redondance de la géométrie) et nous obtenons des premiers résultats concluants.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)