ICP點雲配准原理及優化
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 ...
原文：點集配准技術（ICP、RPM、KC、CPD）
在計算機視覺和模式識別中，點集配准技術是查找將兩個點集對齊的空間變換過程。尋找這種變換的目的主要包括： 將多個數據集合並為一個全局統一的模型 將未知的數據集映射到已知的數據集上以識別其特征或估計其姿態。點集的獲取可以是來自於 D掃描儀或測距儀的原始數據，在圖像處理和圖像配准中，點集也可以是通過從圖像中提取獲得的一組特征 例如角點檢測 。 點集配准研究的問題可以概括如下：假設 M，S 是空間Rd中 ...
2019-10-16 14:19 1 3017 推薦指數：
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未完 待讀參考： https://blog.csdn.net/kaspar1992/article/details/54836222 https://www.cnblogs.com/yin ...
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原文地址：http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 發表於 12月 30 2014 目前三維配准中用的較多的是ICP迭代算法，需要提供一個較好的初值，同時由於算法本身缺陷，最終迭代結果可能會陷入局部最優。本文介紹的是另一種比較好 ...