点云配准4pcs算法

露天采场验收测量是露天矿山测量中的重要工作,传统的散点式测量方式如GPS、全站仪等逐渐向密集的点云测量方式转变,然而多期数据的坐标关联与统一需要点云数据的精确配准。为此,文中在分析以往ICP配准算法的

点云配准是地面三维激光扫描数据处理的重要环节。面向地形起伏较小的场景,提出了一种基于投影分布熵的地面激光点云自动配准方法,利用信息熵对点云投影分布的集中程度进行描述,并寻找点云间的最佳分布进行粗配准,

针对无任何预知信息下的散乱点云数据配准问题,提出了一种基于点云法向量信息的自动配准算法。根据点云局部法向量的变化提取特征点,通过比较特征点的直方图特征向量获得初始匹配点对;使用随机抽样一致性(RANS

鉴于激光点云和影像数据成像机理的差异以及现有配准基元的可获取性特点,通常采用基于特征的配准算法修正两者之间的转换关系,其中建筑物的边缘及角点为最常用的特征。针对城区建筑物分布密集、形状相似的问题,提出

自己实现的经典ICP算法，采用PCA作了粗拼接，然后使用K-d树算法加速选取对应点，使用bunny数据进行了拼接实验，并计算了其RMS误差。经典ICP算法中不包含筛选删除误匹配点对的步骤，因此精度较低

该资源为博客激光雷达点云与单幅图像配准映射变为彩色点云中所用的二维图像

本文简要介绍了图像配准拼接发展的历程、及其现状和在社会中的应用。并且简单的说明了当前常用的图像拼接算法和所面对的问题等，图像拼接的方法可以分为两类，在文中简述了这两类方法的优缺点，但是目前图像匹配最常

MATLAB 基于点的图像配准 程序代码，可运行。

对于harris角点检测方法进行改进，并详细介绍sift特征匹配算法，给出图像处理新的方法。

三维点集配准 迭代最近点法 截尾误差 可用于图像配准、立体匹配