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快速实现匹配算法匹配，可以利用MATLAB实现

针对无人车三维激光雷达与全球定位系统/惯性导航系统组合导航系统安装位置关系难以准确测量及相对转角无法直接测量的问题, 提出一种基于多对点云同时匹配迭代生成外参数的方法。首先选择车辆直线往返行驶中位置相近、方向相反的激光雷达点云对进行匹配；然后设定参数区域中心、初始步长及步数, 遍历参数组合, 寻找目标函数最小时的外参数组合并更新为最优迭代区域中心；最后不断缩减步长, 直到得到满足精度要求的最优外参数。实验采集了两段环境不同的数据, 分别采用较优和较差的参数初始迭代中心以及不同步数进行标定。结果表明, 所提方法用时短, 对于非理想参数初值也能够得到较好的标定结果, 而且标定方法简单, 无需专门的标定物即可达到需求的标定精度。

PCL版本: 1.7.1 IDE: Visual Studio 2010 文件说明: rabbit.pcd和cube_filtered.pcd为点云样本 icp.cpp为用例代码，展示了ICP的用法，实现了点云的配准。

光谱匹配Matlab代码多分辨率光谱图匹配 该函数执行图匹配算法，该方法在VictorGonzálezNavarro和Antonio Ortega撰写的“通过多分辨率方法进行光谱图匹配”中进行了解释。 如果您使用该代码，请提供以下引用。 V.González和A. Ortega，“多分辨率光谱图匹配”，2019年IEEE国际图像处理会议（ICIP），台湾台北，2019年，第2319-2323页。 论文链接： 要使用此代码，您需要下载并安装以下库：绘制图形。 我们已经在Matlab 2017上成功运行了此代码。 如果图形数据可用并已加载，则该算法可以直接在“ MAIN.m”文件中运行。 如果没有数据，则可以使用“ generate_graph.m”文件生成一对图形。 其余文件为次要功能，必须与“ MAIN.m”文件放在相同的文件夹中。 我们在本文中用于比较的其他图形匹配算法在“其他SGM算法”文档中。