配准

新手小白勇闯新世界

论文阅读（一种基于球面投影和特征提取的岩石点云快速配准算法）粗配准更高精度多测站数据融合摘要：点云配准是三维重建过程中的一个重要步骤。本文基于改进的迭代最近点（ICP）算法，提出了一种岩质点云的快速配准算法。在我们提出的算法中，将单站扫描仪的点云数据通过球极坐标转换为数字图像，然后提取图像特征并去除边缘点，该算法中使用的特征为尺度不变特征变换（SIFT）。通过分析数字图像与三维点之间的对应关系，提取出三维特征点，从中我们可以寻找双向对应关系作为候选对象。采用基于随机抽样的穷举搜索方法消除错误匹配后，通过莱文堡-马夸特迭代最近点（LM-ICP）算法进行变换计算。对岩

点云处理【七】(点云配准)第一章点云数据采集点云配准是将两个或多个点云数据集融合到一个统一的坐标系统中的过程。这通常是为了创建一个完整的模型或融合从不同视角采集的数据。点云配准一般分为粗配准和精配准，粗配准指的是在两幅点云之间的变换完全未知的情况下进行较为粗糙的配准，目的主要是为精配准提供较好的变换初值；精配准则是给定一个初始变换，进一步优化得到更精确的变换。这里我们主要介绍精配准。

刚性配准与非刚性配准“配准”这个词其实应用的场景很多，例如在AR设备上进行定位需要用到的图像配准，需要提前存储图像的特征信息，然后用AR设备的摄像头实时计算图像特征并进行匹配，配准成功后进行跟踪。