ICP算法进行点云自动配准

1)将ImageRegistrationBatchTask文件夹内的sav和task文件拷贝到如下安装路径：C:ProgramFilesExelisENVI52custom_code注：其中的pro文

使用矢量数据, 依据字段值与影像文件名称匹配,根据矢量数据空间范围自动配准影像,同时设置影像坐标系统(与矢量图一致),并自动建立影像金字塔,方便下次快速打开

改进的SIFT自动寻找特征点，自动配准算法，具有仿射、旋转和尺度不变特性！C++程序，VS2010编译通过，可直接使用！另附有算法的相关论文！

一种机载LiDAR和车载LiDAR点云的自动配准方法，张靖，沈欣，机载激光扫描（ALS）和车载激光扫描（MLS）是目前采集城区三维数据的重要手段。由于两者工作方式的局限性，都不能完整获取目标顶面

针对三维点云自动配准精度不高、鲁棒性不强等问题，提出一种基于判断点云邻域法向量夹角的自动配准算法。该算法首先计算点云中每个点的法向量与邻域点集的法向量夹角的余弦值，然后把邻域各点的余弦值作为该点的属性

这个是我刚开始配准学习时的特征点提取的源代码，是SIFT的。SIFT具有对图像的尺度不变性、旋转平移、的鲁棒性。希望对大家初学者有帮助。

CPD算法是2010年由Andriy Myronenko发表的论文《Point Set Registration: Coherent Point Drift》中提出。主要用于点集配准

点云配准是通过匹配具有重叠部分的数据集,将不同坐标下的三维数据集变换到同一坐标系下,得到旋转变换矩阵和平移向量。通过各种约束条件,建立适当的模型。刚性配准在变换过程中不会发生形变,而非刚性配准需要考虑

点云配准是三维点云信息处理中的重要问题。传统点云配准方法计算量大,不利于实时计算与移动计算。针对传统点云配准方法存在的问题,提出了一种利用卷积神经网络进行点云配准的方法。首先计算点云的深度图像,利用卷

基于MATLAB的三维点云的配准和融合,简单易懂有注释,直接调用就可以.