在逆向工程，計算機視覺，文物數字化等領域中，由於點雲的不完整，旋轉錯位，平移錯位等，使得要得到的完整的點雲就需要對局部點雲進行配准，為了得到被測物體的完整數據模型，需要確定一個合適的坐標系，將從各個視角得到的點集合並到統一的坐標系下形成一個完整的點雲，然后就可以方便進行可視化的操作，這就是點雲數據 ...

導師給了方向，所以最近在看點雲配准相關論文“ 點雲配准是計算機視覺的一個分支方向： 一、點雲配准基礎知識 1．入門知識及背景 1）點雲概念 　　點雲是在同一空間參考系下表達目標空間分布和目標表面特性的海量點集合，在獲取物體表面每個采樣點的空間坐標后，得到的是點的集合，稱之為“點雲 ...

（1）正態分布變換進行配准（normal Distributions Transform） 介紹關於如何使用正態分布算法來確定兩個大型點雲之間的剛體變換，正態分布變換算法是一個配准算法，它應用於三維點的統計模型，使用標准最優化技術來確定兩個點雲間的最優匹配，因為其在配准的過程中不利用對應點的特征 ...

(1)關於點雲的配准 1.首先給定源點雲與目標點雲。 2.提取特征確定對應點 3.估計匹配點對應的變換矩陣 4.應用變換矩陣到源點雲到目標點雲的變換 配准的流程圖 通過特征點的匹配步驟 （1）計算源點 ...

（把自己知乎上的回答搬運了過來作為日志）1、首先，點雲配准過程，就是求一個兩個點雲之間的旋轉平移矩陣（rigid transform or euclidean transform 剛性變換或歐式變換），將源點雲(source cloud)變換到目標點雲(target cloud)相同的坐標系下 ...

自己理解 　　為了得到被測物體的完整數據模型,需要確定一個合適的坐標變換,將從各個視角得到的點集合並到一個統一的坐標系下,形成一個完整的數據點雲,然后就可以方便地進行可視化等操作,這便是點雲數據的配准. 　　方法： 　　　　主要是通過一定的算法或者統計學規律,利用計算機計算兩塊點雲之間的錯位 ...

ICP算法簡介 根據點雲數據所包含的空間信息，可以直接利用點雲數據進行配准。主流算法為最近迭代算法（ICP，Iterative Closest Point）,該算法是根據點雲數據首先構造局部幾何特征，然后再根據局部幾何特征進行點雲數據重定位。 一、 ICP原理 ...

　　MeshLab是一個開源、可移植和可擴展的三維幾何處理系統，主要用於交互處理和非結構化編輯三維三角形網格。它支持多種文件格式： import:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS ...