为了提高三维点云数据配准的效率, 提出一种基于法向量分布特征的关键点初始匹配与迭代最近点(ICP)的精确配准的两步点云配准算法。首先, 定义点云的邻接区域和法向量分布特征计算模型, 提出基于该模型的关键点选择算法; 其次, 为每个关键点建立局部坐标系, 计算关键点的快速点特征直方图, 使用采样一致性配准算法匹配关键点的特征, 去除错误匹配点, 求解出变换矩阵, 完成初始配准; 最后, 使用ICP算法, 对多视点云的初始配准结果进行精确配准。实验结果表明, 在散乱点云数据和自获取的深度点云数据配准中, 该算法能够在确保配准精度的同时有效提升配准效率。
2022-05-23 10:38:41
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PCL 多幅点云配准测试数据，算法原理和代码详解见：https://blog.csdn.net/qq_36686437/article/details/115678996?spm=1001.2014.3001.5501
2022-05-21 19:39:36
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360度全景图拼接，利用sift算法提取特征点，图像变换，融合图像，进而形成全景图。效果不是很好，本程序仅供参考，目的是为了了解全景图拼接步骤，过程，希望经过个人修改得到好的结果，共同学习
2022-05-21 15:29:35
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基于互相关的亚像素图像配准算法的matlab仿真+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-18 09:08:55
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针对图像拼接技术进行全景图像融合时出现瑕疵、畸变且不能保护图像内容的现象，提出了一种基于单应性矩阵和内容保护变形的图像拼接算法。首先选用单应性矩阵模型给定种子特征点，递增地对其相邻特征点进行分组；然后使用较合适的阈值进行分组得到尽可能多的特征点；最后通过内容保护变形算法来解决由单应性矩阵产生图像的内容发生变化的现象，使拼接后的图像不会出现物体畸变、瑕疵的现象。实验表明，该算法解决了在光照条件下出现模糊、图像内容发生变化的现象，有效地提高了图像配准的效率，能够达到无缝拼接、无视差的全景效果图。
2022-05-13 18:04:47
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