ICP及改进方法点云配准

Harris registration of image points

该VC++程序实现对图像的配准，配准前需要人工选取三个特征点，然后进行配准。可以运行于VC2008平台，测试过，没有问题。

这个是把图像特征点提取后可能出现错误匹配，利用ransac算法进行剔除···

基于点追踪的图像配准，利用linear运算

点云最佳拟合3D轮廓度等

function[R1,t1]=reg(data1,data2,corr)M=data1(:,corr(:,1));mm=mean(M,2);S=data2(:,corr(:,2));ms=mean(

使用matlab实现点云匹配(ICP算法)。参数设置在代码的最前面,可以选择kd-tree或者暴力计算最近邻点。

针对最近点迭代算法(ICP)在大数据点云下配准效率低及对配准点云初始位置依赖性强的缺点,提出了一种基于快速点云粗配准与 ICP 算法相结合的方法。根据体素对原始点云进行下采样,结合法向量特征提取关键点

对于SIFT算法即尺度不变特征变换配准方法在进行图像配准匹配率低的问题,提出了一种再SIFT算法基础上的改进的配准方法。本文主要对图像进行梯度锐化处理,使其边缘得到突出,再利用SIFT算法进行关键点提

基于尺度不变特征变换的SAR图像配准改进方法